要查找非空值的个数，我们可以找到空值的总和的否定，这实际上是非空值的总数。例如，如果我们有一个包含一个名为 x 的列的数据框 df，其中包含一些空值，那么要查找非空值的总数，我们可以找到空值的总数的反面/否定。这可以通过 sum 函数和否定运算符来完成，如下面的示例所示。示例 1考虑以下数据框 - 实时演示> x df1 df1输出   x 1  1 2  2 3   4 ... 阅读更多

要根据元素的手动位置对向量进行排序，我们可以使用 order 函数以及 factor 函数。factor 函数将帮助我们通过将级别定义为向量元素来按我们想要的方式排列向量元素，而 order 函数将对其进行排序。查看下面的示例以了解其工作原理。示例 1实时演示> x1 x1输出[1] 0 1 0 0 1 2 1 2 3 1 2 2 2 4 3 1 4 1 0 1 1 3 3 0 0 4 4 2 4 2 4 2 0 4 0 1 1 [38] ... 阅读更多

如果我们有多个不同长度的向量，则可以通过使用这些向量创建一个包含这些向量名称的分类列和包含相应值的数值列的单个数据框来创建此类向量的箱线图。然后将使用 boxplot 函数，如下面的示例所示。示例考虑以下向量 x 和 y 并使用它们创建数据框 - 实时演示> x y df df输出   X Grp 1  4   x 2  2   x 3  1   x 4  2   x 5  0   x 6  2   ... 阅读更多

根据列值更改行值意味着如果列值满足某个条件，我们想要更改特定列的行值。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含一个名为 x 的列，并且我们想要将 x 中的所有值设置为 5（如果它们大于 5），则可以执行以下操作：df[df$x>5, ] x1 x2 df1 df1输出   x1 x2 1   3 10 2   3  3 3   1  8 4   2  4 5   1  7 6   1  4 ... 阅读更多

要显示与向量或列名称不同的任何内容在轴上，我们需要使用 xlab 表示 X 轴，使用 ylab 表示 Y 轴。因此，如果我们想要在 X 轴上显示幂，则 xlab 参数将与 plot 函数一起使用。例如，如果我们有一个名为 x 的向量，并且我们想要为 x 平方创建点图，并且 X 轴显示 x^2，则可以执行以下操作：plot(x^2,xlab="x^2")。示例> x y plot(x,y)输出示例> plot(x/1000,y,xlab="x/10^3")输出

要使用 ggplot2 创建条形图，我们只需要使用 geom_bar 函数，如果我们想要 y 变量的对数刻度，则可以在 geom_bar 下使用 aes 设置它。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 y，则可以通过使用以下命令创建 y 的对数的条形图：ggplot(df, aes(x, y))+geom_bar(stat="identity", aes(y=log(y)))示例考虑以下数据框 - 实时演示> x y df df输出   x     y 1 S1 53347 2 S2 84208 3 S3 12140 4 ... 阅读更多

要查找 R 数据框中的显著相关性，我们需要找到相关性检验的 p 值矩阵。这可以通过使用 Hmisc 包的 rcorr 函数并读取输出作为矩阵来完成。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，则可以通过使用 rcorr(as.matrix(df)) 来找到具有 p 值的相关性矩阵。示例 1考虑以下数据框 - 实时演示> x1 x2 x3 df1 df1输出            x1          x2          x3 1  -0.96730523 -1.73067540 -0.01974065 2   0.08564529 -0.05200856  0.76356487 3 ... 阅读更多

要根据颜色代码获取颜色名称，我们可以使用 plotrix 包的 color_id 函数。如果我们有一个颜色代码向量，例如 x，则可以通过使用命令 sapply(x, color.id) 来找到颜色名称。示例实时演示> x x输出[1] "#FF0000" "#FF1F00" "#FF3D00" "#FF5C00" "#FF7A00" "#FF9900" "#FFB800" [8] "#FFD600" "#FFF500" "#EBFF00" "#CCFF00" "#ADFF00" "#8FFF00" "#70FF00" [15] "#52FF00" "#33FF00" "#14FF00" "#00FF0A" "#00FF29" "#00FF47" "#00FF66" [22] "#00FF85" "#00FFA3" "#00FFC2" "#00FFE0" "#00FFFF" "#00E0FF" "#00C2FF" [29] "#00A3FF" "#0085FF" "#0066FF" "#0047FF" "#0029FF" "#000AFF" "#1400FF" [36] "#3300FF" "#5200FF" "#7000FF" "#8F00FF" "#AD00FF" "#CC00FF" "#EB00FF" [43] "#FF00F5" "#FF00D6" "#FF00B8" "#FF0099" "#FF007A" "#FF005C" "#FF003D" [50] "#FF001F"加载中 ... 阅读更多

要提取唯一的行组合，我们可以使用单个方括号对数据框进行子集，并在对数据框中的行进行排序后使用 duplicated 函数的否定。数据框的排序可以通过 apply 函数来完成，并且我们将不得不转置排序，如下面的示例所示。要了解其工作原理，请分步进行。示例 1考虑以下数据框 - 实时演示> x1 x2 df1 df1输出   x1 x2 1   3  1 2   1  0 3   1  0 4   1  3 5 ... 阅读更多

要查找每列的行和，我们可以使用 rowsum 函数。例如，如果我们有一个名为 M 的矩阵，则可以通过使用命令 rowsum(M, row.names(M)) 来计算每列的行和。示例 1实时演示> M1 rownames(M1) colnames(M1) M1输出       V1 V2 Male    3  6 Female  6  5 Female  7  3 Female  2  5 Female  5  3 Female  4  4 Female  1  4 Female  4  4 Female  7  5 Male    2  5 Female  5  5 Male    7  1 Female  5  6 Male    6  5 Female ... 阅读更多