sapply() #可自由定义输出统计量 mystats <- function(x, na.omit=FALSE){ if (na.omit) x <- x[!...Hmisc::describe(diamonds[myvars]) #可输出变量与观测值个数、缺失值与唯一值个数、均值与分位数，五最大值最小值。 ?...pandas的交叉表函数pd.crosstab参数设定规则与透视表保持了很高的相似度，确实从呈现形式上来讲，数值型变量的尽管聚合方式有很多【均值、求和、最大值、最小值、众数、中位数、方差、标准差、求和等...以上透视表是针对数值型变量的分组聚合，那么针对类别型变量则需要使用pandas中的交叉表函数进行列表分析。...事实上，crosstab似乎同时也能兼容透视表的完整功能，但是奇怪的是透视表提供了数据框名称参数，指定参数时无需声明数据框名称，而且行列字段都可指定列表对象（二维以上，指定多个 字段），但是交叉表则没有给出数据框名称向量
，后续的参数是条件，这些条件是需要同时满足的，另外，条件中取 缺失值的观测自动放弃，这一点与直接在数据框的行下标中用逻辑下标有所不同，逻辑下标中有缺失值会在结果中 产生缺失值。...pivot_longer/pivot_wider 大部分功能是类似的，这里主要说下pivot_longer 针对下面情况的功能： 我们需要 指定切分变量名和随访号的模式，以解决一行中有多个属性的多次观测的情形...，再转换回长列表，比如： 这个数据的问题是 x, y 应该放在两列中却合并成一个了，2018 和 2019 应该放在一列中却分成了两列。...对于即将合并的新列，需要使用引号；但对于想要合并的多个列名，可以不用使用引号。sep 参数设定多列合并后不同数据分隔使用的分割符。...到底需不需要引号，对于要处理的列（无论分离还是合并）不用；对于待生成的列则需要。
5 2 4、pmin( )/ pmax( ) 把多个等长度的向量按元素逐个对比，返回所有向量的第K个元素中最小（最大）值 > x <- c(1,2,3,4,5) > y <- c(2,5,1,3,4...这一函数在去除数据框中缺失值时很有用。...8 9 10 8、 split（）根据因子变量拆分数据框/向量 split（x，f）；x 可以为向量或者数据框，f 为对应的因子，函数以列表的形式返回 > x = data.frame(matrix...：求长度 subset：求子集 seq，from:to，sequence：等差序列 rep：重复 NA：缺失值 NULL：空对象 sort，order，unique，rev：排序 unlist：展开列表...t：矩阵转置 cbind：把列合并为矩阵 rbind：把行合并为矩阵 diag：矩阵对角元素向量或生成对角矩阵 aperm：数组转置 nrow, ncol：计算数组的行数和列数 dim：对象的维向量
（）——如果向量中至少包括1个NA值，则返回错误；如果不包括任何NA，则返回原有向量 merge(x = targets, y = infanty)——合并数据框，x和y是待合并数据框，相同属性字段也会合并在一起...na.last为TRUE，缺失值放在数据最后，为False 缺失值放在数据最前面，为NA，缺失数据将被移除 sort.list()——排序输出序号值 order()——...，以列表的形式进行输入 matrix[ ,4]——矩阵第4列 as.vector(matrix)——将矩阵转换成向量 a["name1","name2"]——矩阵以行和列的名称来代替行列的下标...处理缺失数据na 1、将缺失部分剔除 2、用最高频率值来填补缺失值 3、通过变量的相关关系来填补缺失值 4、通过探索案例之间的相似性来填补缺失值...生成一棵树，再做修剪（防止过度拟合），内部10折交叉验证 printcp（）——查看回归树结果，rt是指rpart（）函数的运行结果模型，plotcp（）以图形方式显示回归树的参数信息
3.3缺失值处理 R中缺失值以NA表示，判断数据是否存在缺失值的函数有两个，最基本的函数是is.na()它可以应用于向量、数据框等多种对象，返回逻辑值。...(salary)) [1] 4 另一个判断缺失值的函数是complete.cases()，它同样返回逻辑值向量，但值与is.na()的相反:缺失值为FALSE，正常数据为TRUE，利用它来选取无缺失数据的行非常方便...第一个图由小条形的长度显示各变量缺失数据比例 第二个图显示了综合的缺失模式，可以与md.pattern()生成的结果对照观察，其中浅色方框表示完整数据，深色框表示缺失值。...is.na(salary),] > dim(data2) [1] 8 3 对于有多个变量缺失的数据，如果想直接删除所有的缺失值，可以通过na.omit()函数来完成， > data3=na.omit(data...is.na(salary)]) (3)多重插补法 多重插补(Multiple Imputation)是用于填补复杂数据缺失值的一种方法，该方法通过变量间关系来预测缺失数据，利用蒙特卡罗随机模拟方法生成多个完整数据集
2.识别缺失值 NA：代表缺失值； NaN：代表不可能的值； Inf：代表正无穷； -Inf：代表负无穷。...的逻辑向量，若每行有一个或多个缺失值，则返回FALSE； 3.探索缺失值模式 （1）列表显示缺失值 mice包中的md.pattern（）函数可以生成一个以矩阵或数据框形式展示缺失值模式的表格 [plain...5.理性处理不完整数据 6.完整实例分析（行删除） 函数complete.cases（）、na.omit（）可用来存储没有缺失值的数据框或矩阵形式的实例（行）： [plain] view plaincopy...此时，标准的统计方法便可应用到每个模拟的数据集上，通过组合输出结果给出估计的结果，以及引入缺失值时的置信敬意。...可用到的包Amelia、mice和mi包 mice（）函数首先从一个包含缺失数据的数据框开始，然后返回一个包含多个完整数据集的对象。每个完整数据集都是通过对原始数据框中的缺失数据进行插而生成的。
探索数据框里的缺失值 在决定如何处理缺失值之前，了解哪些变量有缺失值、数目有多少、是什么组合形式等是非常有意义的。下面用一个示例介绍探索缺失值模式的方法。...该数据集不含缺失值。为了说明缺失值的处理方法，首先人为地生成一些缺失数据，以探索缺失值的模式和检验补全的效果。...set.seed(1234) # 函数 prodNA( ) 默认生成数据数目 10% 的缺失值，我们可以通过改变参数 noNA 的值以生成不同数目的缺失值。...从上面的输出结果中可以看出，对于每一个变量，其余变量都被用于它的缺失值预测。函数 mice( ) 的输出结果是一个列表，其中的对象 imp 也是一个列表，存放的是每个变量缺失值的插补值。...我们可以通过查看上面的输出结果以检查插补值是否合理，然后选择其中的一组来补全。
这通常涉及到数据清洗和预处理的工作，比如去除重复数据、处理缺失值、转换数据类型等，以确保数据的完整性和一致性。 导入数据后，接下来就需要进行数据的探索和分析。...然而，数据分析的目的不仅仅是为了理解和解释数据，更重要的是将数据转化为有价值的信息和知识。这就需要将分析结果以易于理解和使用的形式导出，供其他人使用。...na_values（可选，默认为None）：用于指定哪些值表示缺失值。 keep_default_na（可选，默认为True）：用于指定是否保留默认的缺失值标识符。...converters：一个字典，用于指定不同列的数据类型转换函数。 na_values：一个列表或字符串，用于指定需要识别为缺失值的特殊字符串。...返回值： 如果HTML文件中只有一个表格，则返回一个DataFrame对象。 如果HTML文件中有多个表格，则返回一个包含所有表格的列表，每个表格都以DataFrame对象的形式存储在列表中。
） 3.3 rbind行合并 3.4 merge 3.5 补充：集合操作 4.过滤/筛选 4.1 缺失值处理 4.2 数据增减 4.3 数值分段cut 5.分组操作 5.1 aggregate语法 5.2...可参考↓↓ R语言|第2讲：生成数据 R语言快速入门：数据结构+生成数据+数据引用+读取外部数据 向量 Vector : c() 矩阵 Matrix: matrix() 数据框 DataFrame:...例如：合并来源不同，结构相似的两个表格 3.1 向量合并 #一维向量合并直接将要合并的变量以","分割放到c()中即可。...对于NA值的操作，主要都集中在了过滤操作和填充操作中，因此就不在单独介绍NA值的处理了。...A 1 10 19 B 2 11 20 C 3 12 21 A 4 13 22 B 5 14 23 C 6 15 24 A 7 16 25 B 8 17 26 C 9 18 27 #注意分组变量为列表形式
在实际的数据分析过程中，我们可能需要对数据进行清洗、转换和预处理，以满足特定的分析需求。Python提供了丰富的数据处理工具，如数据清洗、缺失值处理、异常值检测等，使得数据分析过程更加高效和准确。...然后,将一个函数应用(apply)到各个分组并产生一个新值。最后,所有这些函数的执行结果会被合并(combine)到最终的结果对象中。结果对象的形式一般取决于数据上所执行的操作。...【例16】用特定于分组的值填充缺失值 对于缺失数据的清理工作，有时你会用dropna将其替换掉，而有时则可能会希望用一个固定值或由数据集本身所衍生出来的值去填充NA值。...我们可以用分组平均值去填充NA值: 也可以在代码中预定义各组的填充值。由于分组具有一个name属性，所以我们可以拿来用一下： 四、数据透视表与交叉表 4.1....程序代码如下所示 输出结果如下所示: 对于上面股票数据集文件stockdata.csv,请利用Python对数据进行以“年"为单位的采样。
4、要将多个列做成一个层次化索引，只需传入由列编号或列名组成的列表即可。...5、文本中缺失值处理，缺失数据要么是没有（空字符串），要么是用某个标记值表示的，默认情况下，pandas会用一组经常出现的标记值进行识别，如NA、NULL等。查找出结果以NAN显示。...也可以根据多个键（列）进行合并，用on传入一个由列名组成的列表即可。...2、索引上的合并 （1）普通索引的合并 Left_index表示将左侧的行索引引用做其连接键 right_index表示将右侧的行索引引用做其连接键 上面两个用于DataFrame中的连接键位于其索引中...（2）将‘长格式’旋转为‘宽格式’ 2、转换数据 （1）数据替换，将某一值或多个值用新的值进行代替。（比较常用的是缺失值或异常值处理，缺失值一般都用NULL、NAN标记，可以用新的值代替缺失标记值）。
. 4、txt文件合并为csv：txt2csv txt2csv( ..., #一个或多个文件夹名或文件名 csv, #你要把形成表格的文本写到什么csv文件里 must_txt = TRUE..., #是否要读取的必须是txt文件 na_in_txt = NULL # 你的独立文件里的什么内容会被视为缺失值 ) 必须以csv结尾，不要尝试xls/xlsx na_in_txt，有的网页返回的是..., "NA", "999"), #CSV表格里哪些值被视为缺失值 na_in_txt = " ", #若表格中的文本被视为缺失，在独立文本中被写成什么 name_col = NULL, #CSV...TRUE) # vec_result为是否将结果转化成向量输出，默认是TRUE p <- "x.*?...，但更重要的是它的转化能力比as.character更强 可以转化列表，以及嵌套列表，即列表的列表、数据框、因子 as.character2(NULL, NULL) null_list <- list(
类似地，您可以自己尝试改变其他任何的类向量 2）列表 一个列表是一种包含不同的数据类型的元素特殊类型的向量。例如 ? 可以看出，，列表的输出不同于一个向量。这是因为不同类型的所有对象。...但是，需要确保两向量相同数量的元素。如果没有的话，它将返回NA值。 ? 4）数据框 这是最常用的一种数据类型，它是用来存储列表数据的。它不同于矩阵，在一个矩阵中，每一个元素必须有相同的类。...特别的，我们需要理解一下R中缺失值的概念，NA代表缺失值，这也是预测建模的关键部分。现在，我们示例检查是否一个数据集有缺失值。 ? 缺失值的存在严重阻碍了我们正常计算数据集。...例如，因为有两个缺失值，它不能直接做均值得分。例如： ? na.rm = TRUE告诉R计算时忽略缺失值，只是计算选定的列中剩余值的均值(得分)。删除在数据中的行和NA，您可以使用na.omit ?...以下我们选用五折交叉验证法来找出具有最优CP的模型。 ? ? 从上图可以看出，参数cp = 0.01所对应的RMSE最小，在此我们只提供了部分的数据，你可以在R consle中查询到更多信息。
这篇文章可以算是直接搬运了，偶然看到cos大壮作者的关于Pandas的输出内容，一些很基础且很实用的功能函数。...处理缺失值 df.dropna() 使用方式： 删除包含缺失值的行。 示例： 删除所有包含缺失值的行。 df.dropna() 14....填充缺失值 df.fillna(value) 使用方式： 用指定值填充缺失值。 示例： 用均值填充所有缺失值。 df.fillna(df.mean()) 15....使用crosstab进行交叉表 pd.crosstab(df['Column1'], df['Column2']) 使用方式： 使用crosstab生成交叉表。...示例： 生成“Status”和“Age”之间的交叉表。 pd.crosstab(df['Status'], df['Age']) 48.
“列表名[[下标]]”的格式引用。...例如： > rec[[2]] [1] 30 > rec[[3]][2] [1] 76 修改列表 列表的元素可以修改，只要把元素引用赋值即可。...如： > rec$age <- 45 甚至 > rec$age <- list(19, 29, 31) （可以任意修改一个列表元素）。如果被赋值的元素原来不存在，则列表延伸以包含该新 元素。...—————————— unlist与list的区别 unlist(x)生成一个包含x所有元素的向量。...[1],Job_Pwordseg.ct[2]) 不等长合并的时候，rbind.fill函数可以很好将数据进行合并，并且补齐没有匹配到的缺失值为NA。
处理缺失数据的方法： ? 15.2 识别缺失值 is.na()、is.nan()和is.infinite()函数的返回值示例 ?...complete.cases(sleep),]#列出有一个或多个缺失值的行 > options(digits=2) > sum(is.na(sleep$Dream)) [1] 12 > mean(is.na...complete.cases(sleep)) [1] 0.32 结果表明变量Dream有12个缺失值，19%的实例在此变量上有缺失值。另外，数据集中32%的实例包含一个或多个缺失值。...15.3 探索缺失值模式 15.3.1 列表显示缺失值 mice包中的md.pattern()函数可生成一个以矩阵或数据框形式展示缺失值模式的表格: > library(mice) > data(sleep...每个模拟数据集中，缺失数据将用蒙特卡洛方法来填补。此时，标准的统计方法便可应用到每个模拟的数据集上，通过组合输出结果给出估计的结果，以及引入缺失值时的置信区间。
类型推断和数据转换 包括用户定义的值转换和自定义缺失值标记列表。 日期和时间解析 包括一种组合能力，包括将分布在多个列中的日期和时间信息组合成结果中的单个列。 迭代 支持迭代处理非常大文件的块。...表 7.1：NA 处理对象方法 方法 描述 dropna 根据每个标签的值是否具有缺失数据来过滤轴标签，对于可以容忍多少缺失数据有不同的阈值。...notna isna 的否定，对于非 NA 值返回 True，对于 NA 值返回 False。 过滤缺失数据 有几种过滤缺失数据的方法。...重命名轴索引 与 Series 中的值类似，轴标签也可以通过函数或某种形式的映射进行类似转换，以生成新的、不同标记的对象。您还可以在原地修改轴，而不创建新的数据结构。...表示扩展类型数组中的值缺失。
处理缺失值 df.dropna() 使用方式： 删除包含缺失值的行。 示例： 删除所有包含缺失值的行。 df.dropna() 14....填充缺失值 df.fillna(value) 使用方式： 用指定值填充缺失值。 示例： 用均值填充所有缺失值。 df.fillna(df.mean()) 15....进行模糊匹配，可指定大小写敏感和处理缺失值。...使用crosstab进行交叉表 pd.crosstab(df['Column1'], df['Column2']) 使用方式： 使用crosstab生成交叉表。...示例： 生成“Status”和“Age”之间的交叉表。 pd.crosstab(df['Status'], df['Age']) 48.
中的matshow，VIM包中的matrixplot将数据框或矩阵中数据的缺失及数值分布以色彩的形式展现出来，下面是利用matrixplot对R中自带的airquality数据集进行可视化的效果： rm...m: 生成插补矩阵的个数，mice最开始基于gibbs采样从原始数据出发为每个缺失值生成初始值以供之后迭代使用，而m则控制具体要生成的完整初始数据框个数，在整个插补过程最后需要利用这m个矩阵融合出最终的插补结果...: 因为mice中绝大部分方法是用拟合的方式以含缺失值变量之外的其他变量为自变量，缺失值为因变量构建回归或分类模型，以达到预测插补的目的，而参数predictorMatrix则用于控制在对每一个含缺失值变量的插补过程中作为自变量的有哪些其他变量...值都远远小于0.05，至少在0.05显著性水平下每个参数都具有统计学意义； 4、对5个合成出的数据框在缺失值位置进行融合，这里需要用到新的函数complete，其主要有下面三个参数： data: 前面...时，会输出包含全部m个合成数据框的列表 获悉上列参数意义后，若只想抽取某个数据框如第3个： result <- complete(imputed, action = 3) matrixplot(result
本期回顾 R语言 | 第一部分：数据预处理 R语言|第2讲：生成数据 R语言常用的数据输入与输出方法 | 第三讲 本期目录 0 二维数组行列引用 1 创建新变量 2 变量重新编码 3 变量重新命名 4...） 6.3 多列合并为一列：unit 6.4 将一列分离为多列：separat 正 文 先前已经讲过R语言生成测试数据、数据预处理和外部数据输入等内容，但这仅仅是第一步，我们还需要对数据集进行筛选、缺失值处理等操作...> data(iris) #鸢尾花数据集 > dim(iris) #读取iris数据集的维度数值，以“行数 列数 ”形式展示 [1] 150 5 #说明iris数据集是150 x 5的二维数组...1列的数据，其中因数据过长，使用head()函数取前5个数字 [1] 5.1 4.9 4.7 4.6 5.0 如行值或列值为组合数据，则表示引用组合行列交叉位置的数据 > iris[1:5,1:3]...针对数据集中的缺失值，可以通过重新编码处理，还可以直接删除缺失值/缺失值行 删除缺失值行：na.omit() > df <- matrix(c(1:5,NA,7:10),nrow=5) > df
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
