随笔分类 - R语言
摘要：001、 a <- par() class(a) ## par函数返回列表 length(a) ## 一共72个可选项 head(a, 3) par()$mfrow par(mfrow = c(2, 2)) ## 修改par中的参数 par()$mfrow
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摘要：001、floor 向下取整 floor(5.3435) floor(3.8735) 002、round 四舍五入取值 round(5.3435) ## 默认保留小数点后0位 round(5.9435) round(5.3435, digits = 2) ## 保留小数点后2位 round(5.94
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摘要：001、选种光标到文件头的内容 ctrl + shift + home 002、选中光标到文件尾的内容 ctrl + shift + end
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摘要：001、 step1：先home键， 光标移动至行首 step2：shift + end， 选中当前行。
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摘要：001、删除光标到行首的快捷键 ctrl + backspace ctrl + shift + backspace 002、删除光标到行末 方法1： ctrl + k 方法2： ctrl + shift + delete
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摘要：001、 dat <- data.frame(a = c(3, 9, 6, 7), b = c(8, 10, 3, 7), c = c(1, 13, 5, 8)) ## 测试数据框 dat dat[dat > 7] ## 筛选数据框中大于7的元素 dat[dat > 7] <- "xxx" ## 将
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摘要：R语言中unname函数用去去除数据框或者矩阵的列名及行名 001、 应用于数据框 dat <- data.frame(a = c(3, 7, 6), b = c(6, 1, 7), c = c(1, 6, 4)) ## 测试数据框 rownames(dat) <- LETTERS[1:3] ##
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摘要：001、 a = 10 b = 5 ifelse(test = a > b, yes = a - b, no = b - a) ## 如果test为真， 则表达式返回yes的值， 否则返回no的值 002、 a = 10 b = 50 ifelse(test = a > b, yes = a - b
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摘要：001、 dat <- data.frame(a = c(666, 333, 555, 777)) ## 测试数据框， 只有一列 dat x <- dat[c(3,1),] ## 提取第3行和第1行 x class(x) ## 提取数据后， 数据变为数值型 002、增加drop = FALSE参数，
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摘要：相对于apply， lapply主要应用于list ？？ 返回list？？ 001、应用于数据框 dat <- data.frame(a = c(6, 3, 5), b = c(2, 6, 8), c = c(5, 2, 1)) ## 测试数据框 dat lapply(dat, min) ## 返回
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摘要：R中any运算符用于判断逻辑向量中是否至少有一个是TRUE。 001、 any(c(FALSE, FALSE, FALSE)) ## 用于判断逻辑向量中是否至少一个为TRUE any(c(FALSE, FALSE, TRUE)) any(c(TRUE, TRUE, TRUE))
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摘要：001、 %||% 函数用于判断 左侧变量是否为NULL， 如果左侧为NULL， 则返回右侧的变量； 否则，返回左侧的变量 library(rlang) x = NULL y = 10 x %||% y ## 左侧变量x为NULL， 则返回右侧变量y的值 x = 888 x %||% y ## 左侧
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摘要：001、 feelings <- c("sad", "afraid") for (i in feelings) { print( switch (i, ## 依次匹配i happy = "a am glad you are haay", afraid = "there is nothing to f
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摘要：001、 TRUE == 1 ## TRUE为1 FALSE == 0 ## FALSE为0 TRUE + 10 FALSE + 50
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摘要：001、 dat <- data.frame(a = c(3, 8, 2, 1), b = c(8, 4, 2, 6), c = c(2, 7, 6, 9)) ## 测试数据狂 dat apply(dat, 2, function(x) sum(x > 2)) ## 统计每一列中大于2的总个数 00
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摘要：用于计算数据中行的和及列的和。 001、 dat <- data.frame(a = c(3, 8, 2, 1), b = c(8, 4, 2, 6), c = c(2, 7, 6, 9)) ## 测试书 dat rowSums(dat) ## 计算没行的和 apply(dat, 1, sum) c
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摘要：方法1vioplot包 001、加载包 library(ggplot2)#绘图包 library(ggpubr)#基于ggplot2的可视化包，主要用于绘制符合出版要求的图形 library(ggsignif)#用于P值计算和显著性标记 library(tidyverse)#数据预处理 librar
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摘要：001、 library(tidyverse) ## 加载包 dat <- data.frame(a = c(400, 100, 300, 500), ## 测试数据框 b = c("xxx", "mmm", "nnn", "yyy"), c = c(333, 777, 888, 222)) dat
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摘要：001、矩阵乘法符号 %*%； 矩阵相乘的条件是： 左侧矩阵的列数等于右侧矩阵的行数； 相乘的结果是矩阵的行数灯油左侧矩阵的行数， 列数等于右侧矩阵的列数。 c1 = c(2,3) c2 = c(1,5) c3 = c(4,2) dat1 <- (data.frame(c1, c2, c3)) da
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摘要：001、 a <- c(2, 3, 6) a cumsum(a) ## 累积求和 cumprod(a) ## 累积求积
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