质数是指只能被自身和 1 整除的数。这些质数也可以除其他数，因此它们成为这些数的因数。例如，5 是一个质数，它也可以除 20。要查找数字的质因数，我们可以使用 numbers 包的 primeFactors 函数。示例library(numbers)primeFactors(100)[1] 2 2 5 5primeFactors(1000)[1] 2 2 2 5 5 5 primeFactors(32547)[1] 3 19 571primeFactors(12354767)[1] 17 726751 primeFactors(21457)[1] 43 499primeFactors(99)[1] 3 3 11 primeFactors(365748)[1] 2 2 3 29 1051primeFactors(214687)[1] 11 29 673 primeFactors(3587497)[1] 3587497primeFactors(35874)[1] 2 3 3 1993 primeFactors(268713)[1] 3 3 73 409primeFactors(298473)[1] ... 阅读更多

通过排除 NA 来查找列均值可以使用 na,rm 轻松完成，但如果我们希望在所有值均为 NA 时输出 NA，则操作不会那么直接。因此，在这种情况下，我们可以使用 ifelse 函数，如果所有值均为 NA 则返回 NA 作为输出，如下面的示例所示。示例 1考虑以下数据框 - Live Demox1

要查找 R 数据框列中非缺失值的总和，我们可以简单地使用 sum 函数并将 na.rm 设置为 TRUE。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含一列 x，该列有一些缺失值，则可以通过使用命令 sum(df$x,na.rm=TRUE) 来查找非缺失值的总和。示例 1考虑以下数据框 - Live Demox1

要将列表转换为 JSON，我们可以使用 jsonlite 包的 toJSON 函数。例如，如果我们有一个名为 LIST 的列表，则可以通过使用命令 toJSON(LIST,pretty=TRUE,auto_unbox=TRUE) 将其转换为 JSON。我们需要确保 jsonlite 包已加载到 R 环境中，否则该命令将无法工作。示例 Live Demo列表

要使用 sample_n 从 R 数据框中随机抽取行，我们可以直接将样本大小传递到 dplyr 包的 sample_n 函数中。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，则可以通过使用以下命令创建 df 中 5 行的随机样本 -df%>%sample_n(5)示例 1考虑以下数据框 - Live Demox1

要添加 R 中的变量描述，我们可以使用 comment 函数，如果我们想要查看描述，则将使用数据框的结构调用。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含一列 x，则可以通过使用命令 comment(df$x) 来描述 x。

要格式化 R 向量和数据框中的所有小数位，我们可以使用 formattable 包的 formattable 函数，我们可以在其中指定小数点后的位数。例如，如果我们有一个数值向量 x，则可以通过使用命令 formattable(x,format="f",digits=2) 将 x 中的值格式化为仅保留两位小数。示例 1加载 formattable 包 -library(formattable) Live Demox1

要使用 ggplot2 为不同类别创建具有相同宽度条形的多个条形图，我们需要在 geom_bar 函数中使用 width 参数来匹配每个条形图中条形的宽度。最好的方法是将较大的设置为 0.25，较小的设置为 0.50。示例考虑以下数据框 - Live Demox1

要查找回归模型的高杠杆值，我们首先需要找到预测值或帽子值，可以使用 hatvalues 函数找到，然后定义高杠杆的条件并提取它们。例如，如果我们有一个名为 M 的回归模型，则可以通过使用命令 hatvalues(M) 找到帽子值，现在要查找大于 0.05 的高杠杆值，可以使用以下代码 -which(hatvalues(M)>0.05)示例 1考虑以下数据框 - Live Demox1

要对数据框应用多个条件，我们可以使用双与符号，即 &&。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含三列，例如 x、y、z，并且我们希望在 z 的第一个元素等于 5 时向所有列添加一个值，则可以通过使用以下命令来完成 -if(df$x && df$y && df$y == 5){    df$x = df$x+10    df$y = df$y+10    df$z = df$z+10 }示例 1考虑以下数据框 - Live Demox1