学习R会慢慢的发现，数据的前期准备通常会花费很多的时间，从最基础的开始学，后面逐渐使用更便利的工具（R包）解决实际的问题。...4.3 变量的重编码 1）将连续变量修改为一组类别值； 2）将误编码替换为正确值； 3）基于一组条件进行逻辑判断变量； 4）逻辑运算： != 不等于； == 严格等于（慎用）； !...（慎用） na.omit(leadership) 4.6 日期值 函数as.Date()用于执行这种转化，而符号示例如下： %d 数字表示的日期（0~31）01~31 %a 缩写的星期名Mon %A 非缩写星期名...4.6.2 数值上进行日期计算： as.Date("2017-01-01")-as.Date("2016-01-01") 函数difftime()计算间隔和格式化输出： difftime(as.Date...("2017-01-01"),as.Date("2016-01-01"),units="weeks") 4.6.3 将日期转换为字符型变量 as.character()可将日期值转换为字符型 4.7 类型转换
R语言数据处理之日期值 可能，刚开始学习R的人都会觉得日期值的处理非常简单，却常常在数据的深度分析，特别是利用时间序列绘制循环静态图、日历图、旭日图、螺旋图或者动态GIF/VIDEO等时出现Bug...，罪魁祸首往往是因为日期值与字符型变量的相互转换、日期值的算术运算以及函数使用错误导致的。...-as.character(Sys.Date(),"%m/%d/%y") > str [1] "07/19/20" 03 日期值的算术运算 1、计算两个日期之间间隔天数 > Startas.Date...Sys.Date() > z + 10 [1] "2020-07-29" > z-10 [1] "2020-07-09" 3、seq.Date()生成有规律的日期序列 > seq(as.Date("1992...-01" "2020-01-01" "2020-04-01" "2020-07-01" > #找出两个日期之间的每个月的19号 > st as.Date("2019-12-01") > en <-
下面来看一下这些数据的分布情况： ##确定探索分析变量 col=c(15:18,20:29)#去掉日期型变量 ###输出变量最值，缺失情况 summary(datafile[,col]) ?...从上面可以看出FFP_DATE，LOAD_TIME，LAST_FLIGHT_DATE，并不是数值型数据而是发现三个关于时间的字段均为因子型数据，需要将其转换为日期格式，用于下面计算时间差： ####时间数据的转化...####时间数据的转化 cleanedfile_1$FFP_DATE as.Date(cleanedfile_1$FFP_DATE) cleanedfile_1$LOAD_TIME as.Date...上图反馈了客户的聚类结果，但是从数据中很难快速的找出不同价值的客户，下面通过绘制雷达图来反映聚类结果： ###展现分类图 library(fpc) plotcluster(zsredfile, result...从图中可知，黑色线是价值最高的，F和M值对应最高，C值次高，属于第2组人群;价值次高的是蓝色线人群，即第3组，该人群特征是C值最大；以此类推，海绿色线人群的价值最低，雷达图所围成的面积最小。
虽然有时候我们会发现有些任务不一定需要转换成日期格式就能完成，但是很多时候转化成日期格式是更安全的做法，而且会大大提高工作效率。...：as.integer(as.Date('2019-01-19'))），该整数表示从1970-01-01开始所经过的天数。...我们甚至可以直接对日期进行运算，例如我们运行 as.Date('2019-01-10') - as.Date('2019-01-01')，其返回结果就是“Time difference of 9 days...非常简单，只有两列变量“id”和“date”，其中date是字符格式，从“0001-01-01”开始逐日递增一直到“2738-11-28”，共有100万行。...同学遥遥领先，它的性能达到了R自带的as.Date函数的155x！
R提供的六个强制函数如下： as.numeric as.integer as.character as.logical as.factor as.ordered as.Date 这些函数，结合一些R的知识...我们可以运用以下R代码完成快速转化： noOutliers["Age"]as.numeric(noOutliers["Age"]) 一个需要注意的地方：用这种简单方法时，如果有数据不能转化，需要将其设定为...在实践中，特别是当处理的数据来源于很多渠道时，数据科学家确实面对如下问题：字段不是理想的格式（对于当下目标而言）或者字段值的格式不一致（可能会引发错误的结果）。...一个常见的案例是当数据包括形式为YYYY/MM/DD的日期数据时，你想按每周汇总的形式呈现出时间序列分析，或者其他需要日期值的操作但是可能需要重新定义日期格式，或者你需要将其变为R日期类型。...它将数据字段值分成三部分(月、日和年)然后按照理想的顺序(/分隔符(sep))粘贴在一起，如下截图所示: 我们发现这一行脚本将日期字段转换为字符类型，最后我们可以用as.Date函数将值重设为日期（Date
其实并不是大量数据，而是时间粒度可以很小，在学校玩的计量大多都是“年/月”粒度，而这个包可以适应“日/时”级别的，具体的见后面的案例就知道了。不过，预测速度嘛~ 可以定义为：较慢！！！...fcst <- predict(m, future) plot(m, fcst) prophet这里如果是要拟合logitics趋势，就需要一个cap变量，这个变量是y变量的上限（譬如最大市场规模），...，可以看到有一个日期是重叠的，超级碗+季后赛在同一天，那么这样就会出现节日效应累加的情况。...不能去掉这些突变点，但是不去掉又会影响真实预测，这时候Prophet新奇的来了一招：序列生成模型中，多少受异常值些影响（类似前面的changepoint_prior_scale，但是这里是从生成模型阶段就给一个弹性值...Prophet的把时间序列预测问题转变成了一个曲线拟合练习（exercise）。在这个曲线中，因变量是增长、周期和holiday的总体表现。
p=25220 当ARIMA模型包括其它时间序列作为输入变量时,被称为传递函数模型(transfer function model)、多变量时间序列模型(multivariate time series...用于预测的 Arima 加载相关包和数据 bata<-read.csv colnames(bata) bataas.Date,\] bataas.Date...xrg1 <- cbind # 删除截距 xreg1 <- xre1\[,-1\] # 重命名列 colnames <- c("Aays","Te","uiiy","Wnsed") 为 arima 预测的训练数据创建时间序列变量...Cont <- ts 推论：由于数据是每天的，频率为 365，开始日期为 2016-7-7 用季节性拟合 ARIMA 模型 Fo_aes<-forecast 计算测试数据集 MSE mean((tt...仅保留重要变量的情况下重新创建 OLS 回归 Myal <-lm summary(Myal ) 在测试数据上预测相同以计算 MSE prynm<-predict # 动态回归的均方误差 mean
个人索赔的平均费用 在这里，我们没有协变量（但是可以使用某些变量，例如行业的种类，地理位置等）。...让我们从每年的预期索赔数开始。这是每天的频率 ? 是很久以前的数据，但是，这也是一件好事，因为十年后，我们可以预期大多数索赔已经解决。...为了绘制上面的图，我们使用 > date=db$DSUR > D=as.Date(as.character(date),format="%Y%m%d") > vD=seq(min(D),max(D),...=c(as.numeric(sD),rep(0,length(d2))) > base=data.frame(date=vecteur.date,cpte=vecteur.cpte) > plot(vecteur.date...（标准）Poisson回归来预测每日业务中断索赔的数量，例如，在2010年的任何一天（假设我们必须在几年前对再保险合同进行定价） > pred2010 =predict(regdate,newdata
个人索赔的平均费用 在这里，我们没有协变量（但是可以使用某些变量，例如行业的种类，地理位置等）。...让我们从每年的预期索赔数开始。这是每天的频率 是很久以前的数据，但是，这也是一件好事，因为十年后，我们可以预期大多数索赔已经解决。...为了绘制上面的图，我们使用 > date=db$DSUR> D=as.Date(as.character(date),format="%Y%m%d")> vD=seq(min(D),max(D),by=...c(as.numeric(sD),rep(0,length(d2)))> base=data.frame(date=vecteur.date,cpte=vecteur.cpte)> plot(vecteur.date...标准）Poisson回归来预测每日业务中断索赔的数量，例如，在2010年的任何一天（假设我们必须在几年前对再保险合同进行定价） > pred2010 =predict(regdate,newdata=nd2010
变量稳定性：监测模型的输入变量的分布是否有变化，主要将评分卡上线后的样本RealData与建模时的样本Train_Data比较。使用的指标也是PSI....as.Date(realdata$time) modeldata$申请日期as.Date(modeldata$申请日期) vars 变量的值有调整，将调整后的值与建模时的数据做比较） #loan_query_12MA_level realdata1$loan_query_12MA_level 0.2的变量，说明这几项的分布较建模时已经发生比较显著的变化，需要考虑是否是客户质量变化引起的PSI变动。...duplicated(old_score_card$申请编号),] # 从OverDueDate报表中读取9个月时的逾期状态 Dates中日期需更新至最新一月一号 OverDueDate报表需保存成csv
R语言中提供了三种日期和时间处理： Date类：存储了从1970年1月1日以来计算的天数，更早的日期表示为负数，以天为单位计算日期，Date适合计算日期； POSIXct类：记录了以时间标准时间时区（...UTC）为准的，从1970年1月1日开始时的秒数，即POSIXct类型是整数，以秒为单位计算时间，因此，POSIXct最适合用于存储和计算时间。..." 二、把文本解析成日期和时间 1、as.Date() 当导入数据时日期值通常以字符串的形式输入到R中，这时需要转化为以数值形式存储的日期变量。...ymd()函数用于从字符型数据解析时间，该函数会自动识别各种分隔符，函数的定义是：ymd(...,quiet = FALSE,tz=NULL)。...tz(today()) with_tz：将时间数据转换为另一个时区的同一时间，时间值改变但是时间不变 force_tz;将时间数据的时区强制转换为另一个时区，时间值不变但是时间会变 > times
生存分析（也称为工程中的可靠性分析）的目标是在协变量和事件时间之间建立联系 生存分析的名称源于临床研究，其中预测死亡时间，即生存，通常是主要目标。...在base中R，用于difftime计算两个日期之间的天数，然后使用将其转换为数字值as.numeric。然后将除以365.25年的平均天数转换为年。...228名患者中的121名到1年时死亡，因此： -当 忽略42名患者在1年之前受到检查的事实时， 会错误估计1个1个年生存率。 正确的估计生存概率-年为41％。...一个没有检查（红色线），63个病人被另一个（蓝色线）检查 忽略删失会导致总体生存概率被高估，因为被删失的受试者仅在部分随访时间内提供信息，然后落入风险范围之外，从而降低了生存的累积概率 估计中位生存时间...忽略删失对中位数生存率的影响 忽略删失会造成人为降低的生存曲线，因为排除了受删失患者贡献的随访时间（紫色线） 数据的真实生存曲线以lung蓝色显示，以进行比较 比较各组之间的生存时间 我们可以使用对数秩检验进行组间重要性检验
p=10278 生存分析（也称为工程中的可靠性分析）的目标是在协变量和事件时间之间建立联系。生存分析的名称源于临床研究，其中预测死亡时间，即生存，通常是主要目标。...在base中R，用于difftime计算两个日期之间的天数，然后使用将其转换为数字值as.numeric。然后将除以365.25年的平均天数转换为年。...228名患者中的121名到1年时死亡，因此： -当 忽略42名患者在1年之前受到检查的事实时， 会错误估计1个1个年生存率。 正确的估计生存概率-年为41％。...一个没有检查（红色线），63个病人被另一个（蓝色线）检查 忽略删失会导致总体生存概率被高估，因为被删失的受试者仅在部分随访时间内提供信息，然后落入风险范围之外，从而降低了生存的累积概率 估计中位生存时间...忽略删失对中位数生存率的影响 忽略删失会造成人为降低的生存曲线，因为排除了受删失患者贡献的随访时间（紫色线） 数据的真实生存曲线以lung蓝色显示，以进行比较 比较各组之间的生存时间 我们可以使用对数秩检验进行组间重要性检验
在分析时，我们为了获得完整的时间序列就需要“插入”那些丢失的日期。 举一个例子： ? 这个数据集中有5行观测，2组分类（id等于1和2）。...附：生成样例数据集的文件： # sample dataset # id变量用于分组 dt as.Date("2000...情 况1：每个group起讫时间相等 首先来说第一种情况，在这种情况下，每个id都对应着“相同”的日期起讫点，例如，全都是从2000-01-08至2000-02-13。...# 建立“完整”的日期序列 CJ <- CJ(id = unique(dt$id), date = seq(as.Date("2000-01-08"), as.Date("2000-...在merge的过程中，我们指定id和date变量必须匹配，也即on = .(id, date)语句的作用： # 把CJ函数merge回原始数据集 dt[CJ, on = .
as.Date() 日期与时间变量的格式通常在文件导入之后就丢失了（有些特殊文件格式确实会有保留机制），导入之后会统一还原为字符串，需要我们自行根据其格式进行日期与时间格式的转换。...R语言默认的日期格式按照识别优先级，分别是”%Y-%m-%d” 或者 “%Y/%m/%d”,倘若你导入之前的日期是此种格式，那么在使用as.Date()格式进行日期转换时，便无需显式声明该日期的原始格式...，软件会自动按照优先级进行匹配转换。...当你的输入日期与时间符合以上默认格式时，可不必显式声明收入格式。当你不指定输出日期与时间格式时，默认输出格式与默认收入格式相同，日期与时间之间被组合成一个日期时间单位，中间用空格隔开。...，输出时也可以自定义输出的日期显示格式。
第一步是确保将这些格式设置为R中的日期。 让我们创建一个小的示例数据集，其中sx_date包含手术日期和last_fup_date上次随访日期的变量。...在base中R，用于difftime计算两个日期之间的天数，然后使用将其转换为数字值as.numeric。然后将除以365.25年的平均天数转换为年。...228名患者中的121名到1年时死亡，因此： -当 忽略42名患者在1年之前受到检查的事实时， 会错误估计1个1个年生存率。 正确的估计生存概率-年为41％。...一个没有检查（橙色线），63个病人被另一个（蓝色线）检查 忽略审查会导致总体生存概率被高估，因为被审查的受试者仅在部分随访时间内提供信息，然后落入风险范围之外，从而降低了生存的累积概率 估计中位生存时间...忽略审查对中位数生存率的影响 忽略审查会造成人为降低的生存曲线，因为排除了受审查患者贡献的随访时间（紫色线） 数据的真实生存曲线以lung蓝色显示，以进行比较 比较各组之间的生存时间 我们可以使用对数秩检验进行组间重要性检验
生存分析（也称为工程中的可靠性分析）的目标是在协变量和事件时间之间建立联系生存分析的名称源于临床研究，其中预测死亡时间，即生存，通常是主要目标。...第一步是确保将这些格式设置为R中的日期。让我们创建一个小的示例数据集，其中sx_date包含手术日期和last_fup_date上次随访日期的变量。...在base中R，用于difftime计算两个日期之间的天数，然后使用将其转换为数字值as.numeric。然后将除以365.25年的平均天数转换为年。...228名患者中的121名到1年时死亡，因此：-当 忽略42名患者在1年之前受到检查的事实时， 会错误估计1个1个年生存率。正确的估计生存概率-年为41％。...一个没有检查（红色线），63个病人被另一个（蓝色线）检查忽略删失会导致总体生存概率被高估，因为被删失的受试者仅在部分随访时间内提供信息，然后落入风险范围之外，从而降低了生存的累积概率估计中位生存时间生存分析中经常需要关注的另一个数量是平均生存时间
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