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可以使用 stringr 包的 str_trunc 函数来截断字符向量,并在 n 个字符后添加三个点。例如,如果我们有一个字符向量 x,每个值包含 10 个字符,那么可以使用命令 str_trunc(x, 8) 在 5 个字符后用三个点截断这些值。示例 1在线演示> x1 x1输出[1] "rstuvwxyz" "rstuvwxyz" "abcbefgh" "rstuvwxyz" "ijklmnopq" "ijklmnopq" [7] "ijklmnopq" "rstuvwxyz" "rstuvwxyz" "rstuvwxyz" "rstuvwxyz" "abcbefgh" [13] "rstuvwxyz" "abcbefgh" "abcbefgh" "ijklmnopq" "ijklmnopq" "ijklmnopq" [19] "ijklmnopq" "rstuvwxyz" "rstuvwxyz" "abcbefgh" "abcbefgh" "ijklmnopq" [25] "ijklmnopq" "ijklmnopq" "rstuvwxyz" "rstuvwxyz" "rstuvwxyz" "rstuvwxyz" [31] "rstuvwxyz" "abcbefgh" "abcbefgh" "rstuvwxyz" "rstuvwxyz" ... 阅读更多
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如果矩阵有列名,则可以通过简单地使用单个方括号来过滤 R 中矩阵的单个列,但这会导致没有列名的向量。如果我们想要使用列名,则需要将列名或列号与 drop=FALSE 参数一起传递,如下面的示例所示。示例 1在线演示> M1 colnames(M1) M1输出 V1 V2 V3 V4 [1, ] 0 0 1 0 [2, ] 1 1 1 1 [3, ] 0 0 0 0 [4, ] 0 1 1 0 [5, ] 1 1 1 ... 阅读更多
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要在基本 R 直方图中突出显示一个条形,我们需要了解 X 轴的值,并在 hist 函数中适当地传递 col 参数。我们只需要为要突出显示的条形设置一个单独的值,并将其余条形的颜色设置为 0(这是基本 R 中的默认值)。查看下面的示例以了解其工作原理。示例 1> x hist(x,col = c(rep(0,5),4,rep(0,5)))输出示例 2> y hist(y,col = c(rep(0,3),4,rep(0,9)))输出
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有时我们会得到一些无法进行分析的数据,其中一种情况是日期存储在 6 位数字中,例如 202105,表示 2021 年 5 月而不是 2021/05 的日期格式。因此,我们需要拆分日期并从数字中提取月份和年份。这可以通过 transform 函数轻松完成,如下面的示例所示。示例 1考虑以下数据框 - 在线演示> Date Response1 df1 df1输出 Date Response1 1 202103 0.946367628 2 202103 1.241718518 3 202101 -0.657920816 4 202103 -0.809622853 ... 阅读更多
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要在 R 数据框中查找数值的行和列索引,我们使用 which 函数,如果该值为字符,则将使用相同的函数,但我们需要适当地传递该值。例如,如果我们有一个名为 df 的数据框,其中包含一个值,例如 Data,则可以使用命令 which(df=="Data", arr.ind=TRUE) 查找 Data 的行和列索引。示例 1考虑以下数据框 - 在线演示> x1 x2 df1 df1输出 x1 x2 1 Female 5 2 Female 5 3 Female 6 4 Female ... 阅读更多
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R 数据框中的唯一行表示该行中的所有元素在整个数据框中都不会以相同的组合重复出现。简单来说,如果我们有一个名为 df 的数据框,其中包含 3 列和 5 行,则特定行中的所有值都不会在任何其他行中重复。当我们的数据集中有很多重复行时,可能需要搜索此类行。为此,我们可以使用 dplyr 包的 group_by_all 函数,如下所示 ... 阅读更多
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组合行表示我们希望连接矩阵的行,但在原始矩阵中创建单独的列。例如,如果我们有两个矩阵,例如 M1 和 M2,如下所示 -M1 1 2 3 3 2 1 M2 2 3 5 1 2 3然后通过组合行合并这两个矩阵将得到 -1 2 3 2 3 5 3 2 1 1 2 3示例 1在线演示> M1 M1输出 [, 1] [, 2] [1, ] 5 2 [2, ] 7 4 [3, ] 3 6 ... 阅读更多
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二进制矩阵包含“是”或“否”、“1”或“0”或任何其他两个表示相反意义的值,并且全局接受的逻辑值是 FALSE 和 TRUE。因此,要将二进制矩阵转换为逻辑矩阵,我们可以使用 ifelse 函数并将二进制变量的一个类别转换为相应的逻辑值,对于其余部分则返回剩余的值。这在 R 中是一项非常简单的任务,查看下面的示例以了解如何完成。示例 1在线演示> M1 M1输出[, 1] [, 2] [1, ] "No" "Yes" [2, ] "No" "No" ... 阅读更多
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当我们使用 apply 族应用函数时,默认情况下输出不是数据框的形式。如果我们希望保留原始数据框结构,则需要通过将其设置为原始数据框并使用单括号且不带任何参数来设置 apply 族的应用,如下面的示例所示。示例 1考虑以下数据框 - 在线演示> df1 df1输出 x1 x2 1 4 2 2 6 2 3 5 2 4 2 1 5 8 4 6 7 2 7 5 3 ... 阅读更多
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R 中 dplyr 包的 mutate 函数可以帮助我们向数据框添加新列,使用 mutate 的好处是我们可以决定添加新列的位置。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、a,则可以使用 mutate 函数在 y 之后添加一个新列,例如 z。要了解如何完成此操作,请查看下面的示例。示例 1考虑以下数据框 - 在线演示> x1 x3 df1 df1输出 x1 x3 1 2 3 2 ... 阅读更多