要创建重复矩阵，我们可以使用 replicate 函数来重复原始矩阵；如果要将这些矩阵合并在一起，可以使用 rbind 与 do.call。例如，如果我们有一个名为 M 的矩阵，则创建它的一个副本并将其合并在一起可以使用以下命令：−do.call(rbind,replicate(2,M,simplify=FALSE))示例　在线演示M

要查找 %in% 的反义，我们可以使用否定运算符 ! （感叹号）。例如，如果我们有一个包含列 x 的数据框 df，则可以通过排除某些值（例如 2、3）来子集 df，可以使用命令 subset(df,!(x %in% c(2,3)))。示例1考虑以下数据框 −　在线演示x1

要更改使用 ggplot2 创建的点图中点的尺寸，我们可以在 geom_dotplot 中使用 binwidth 参数。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含一个我们想要为其创建点图的列 x，则可以通过使用命令 ggplot(df,aes(x))+geom_dotplot(binwidth=2) 来创建具有不同点尺寸的图。示例考虑以下数据框 −　在线演示x

要使用 ggplot2 创建透明条形图，我们可以在 geom_bar 函数中使用 alpha 参数。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含一个分类列 x 和一个数值列 count，则可以通过使用命令 ggplot(df,aes(x,y))+geom_bar(alpha=0.1,stat="identity") 来创建具有透明度的条形图。示例考虑以下数据框 −　在线演示x

R 中的 class 函数帮助我们了解对象的类型，例如，数据框的 class 输出是 integer，而同一对象的 typeof 是 list，因为数据框在内存中存储为列表，但它们表示为数据框。查看以下包含多种类型对象的示例以了解差异。示例1　在线演示x1

有时我们有一些可以组合的因子水平，或者我们想将这些水平组合到一个水平中。这主要是在我们对特定因子水平只有一个值或存在导致组合因子水平的某些理论概念的情况下完成的。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含一个具有四个类别 A、B、C 和 D 的因子列 x，则可以将其分组为 A 和 B，如下所示：−df$x[df$x %in% c("A","B")]

要删除仅包含 NA 的列表元素，我们可以使用带有 Negate 函数的 Filter 函数。例如，如果我们有一个名为 LIST 的列表，其中包含一个或多个包含所有 NA 的元素，则可以使用以下命令删除这些元素：−Filter(Negate(anyNA),LIST)示例1考虑以下列表 −　在线演示List1

要在 R 中查找对象大小，我们可以使用 object.size 函数。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，则可以使用命令 object.size(df) 来查找 df 的大小。类似地，如果我们有一个向量 x，则可以使用 object.size(x) 来查找它的尺寸，对于矩阵 M，可以使用 object.size(M)。示例1考虑以下数据框 −　在线演示x

多重共线性这个术语与数值变量有关。这意味着自变量彼此线性相关，并且它们本质上是数值型的。分类变量本质上是序数或名义的，因此我们不能说它们可以线性相关。示例考虑以下数据框 −　在线演示x

要使用值范围对 data.table 对象进行子集选择，我们可以使用单方括号并使用 %between% 选择范围。例如，如果我们有一个名为 DT 的 data.table 对象，其中包含一个列 x，并且 x 中的值范围为 1 到 10，则可以使用命令 DT[DT$x %between% c(3,8)] 对 3 到 8 之间的值对 DT 进行子集选择。示例1加载 data.table 包并创建一个 data.table 对象 −library(data.table) x1