标签：VBA 这是不是将工作簿中的每个公式转换为值的最快、最有效的方法，请大家评判。 有趣的是，不管工作簿中有多少张表，它都是用一个操作来处理的。...HiddenSheets() As Boolean Dim Goahead As Integer Dim n As Integer Dim i As Integer Goahead = MsgBox("这将不可逆地将工作簿中的所有公式转换为值...,vbOKCancel, "仅确认转换为值") If Goahead = vbOK Then Application.ScreenUpdating = False Application.Calculation...，例如： Sub rangeToValues() Dim r As Range Dim varR As Variant Dim calcState As Long Set r = Selection...r = varR With Application .ScreenUpdating = True .EnableEvents = True .Calculation = calcState
R 中在默认参数的情况下，第 i 个观察值对应 分位数，通过线性插值获得中位数。 对于上面这类基本统计函数，如果数据中缺少值，情况将变得更加复杂。为了说明，我们使用以下示例。...具有未知值的向量的平均值也是未知的。但是，你可以使用 na.rm 参数（设为不可用，相当于删除）将缺失值删除。...在上面，变量 sex、menarche 和 tanner 被转换为具有适当级别名称的因子（在原始数据中，这些变量使用数字表示）。将转换后的变量放回数据框中，以替换原始变量。...上图展示了不等距分箱的直方图，知道 Python 中该怎么绘制吗？ 在这里，前三行从书中的表生成伪数据。对于每个时间间隔，将生成相应的观测值，并将年龄设置为该时间间隔的中点。...为了更好地进行评估，你可以在标准正态分布中将第 k 个最小观测值相对于 n 个第 k 个最小观测值的期望值作图。如果数据来自某个正态分布，则你将获得一条直线。 创建这样的图貌似有点复杂。
例如，对于特征1，我们通过以下代码进行转换： ft = "d450" idx = df\[ft\].notnull() 这段代码首先筛选出特征1中不为空的索引，然后将这些索引对应的值转换为以“c”开头加上原数值的字符串形式...图3：目标特征与特征2的关系图 为了将数据集转换为适合模型输入的格式，我们进行了一系列操作。...截断回归模型 截断回归模型的实现相对简单，我们只需要指定一个在边界处截断的正态分布，就像给正态分布戴上了“边界枷锁”： 在这个函数中，我们先定义了斜率、截距和噪声标准差的分布，然后构建了一个正态分布normal_dist...（如图4所示）中，蓝色区域表示正态分布的概率密度，红色区域表示截断正态分布的概率密度，垂直虚线表示截断边界。...最后，通过 softmax 变换将 Q 表中的值转换为行动概率： P(a = 右) = exp(βQ右) / [exp(βQ右) + exp(βQ左)] 其中，β 参数决定了主体选择的随机性程度。
value_counts()：计算类别型列中每个取值的出现次数，用于了解数据分布。 4. 缺失值处理 # 1....异常值处理策略：删除（适用于错误数据）、截断（替换为边界值）、转换（如对数转换）。 7....pd.to_numeric()：将列转换为数值类型，errors='coerce'参数将无法转换的值设为 NaN。...pd.to_datetime()：将列转换为日期时间类型，format参数指定日期格式。 astype('category')：将字符串列转换为类别类型，减少内存占用并提高效率。 8....适用于数据近似正态分布的情况。 MinMaxScaler()：Min-Max 归一化，将值缩放到 [0,1] 范围，公式为：(x’ = (x - \min) / (\max - \min))。
将当前环境中的内容写入 .RData，q命令退出保存时调用此命令 dput() 按ascii格式将指定对象输出到文件，保留某些数据结构 dget() 从ascii格式文件中读取对象...颜色处理 colors() 列出R的built-in colors rgb() 通过分别给出red,green,blue的值来产生调和色 col2rgb() 将三种格式的R颜色（...使用R的rnorm函数产生样本量为1000的标准正态分布采样，用每一种normality test函数分别检验其正态性，算出一个p-value；循环10000次，每一种test都产生一个长为10000的由...，对画图时的标注有用 substitute() 将表达式中的变量名替换为变量的值，其余部分不变 quote() 返回其参数，不做任何改变 format() 格式化输出 t...frame中不包含NA值的行的行号
临床研究中常需要绘制两组或多组患者(如非AKI组和AKI组)的基线特征表。 下图就是临床中常见的基线特征表。 ? 那么在R中怎么快速绘制绘制临床论文中的基线特征表1？...is.na(hormo))) ? 输出的基线特征表中会报告两次bmi的统计结果，第一个bmi表示所有患者的bmi结果，第二个bmi是输出hormo变量中无缺失值时研究者的bmi结果。 5....如上图所示，在上面的结果中waist变量被指定为非正态分布的连续变量，数据被描述为中位数+四分位数。...除了上面两种方法外，我们还可以在参数method中将变量设置为NA，表示该变量会自动执行Shapiro-Wilks检验来确定变量是正态分布还是非正态分布。...method中的数字解释：1表示指定连续变量为正态分布；2表示指定连续变量为非正态分布；3表示将连续变量指定为分类变量；NA表示变量自动执行Shapiro-Wilks检验来确定是正态分布还是非正态分布。
为了很好地拟合这些观察值，截距的负值为-65.77，这就是为什么该模型低估了较大臭氧值的臭氧水平的原因，在训练数据中臭氧值不足。...处理负面的臭氧水平预测 让我们首先处理预测负臭氧水平的问题。 截短的最小二乘模型 处理负面预测的一种简单方法是将其替换为尽可能小的值。这样，如果我们将模型交给客户，他就不会开始怀疑模型有问题。...加权泊松回归 p.w.pois 如我们所见，该模型结合了使用泊松回归（非负预测）和使用权重（低估离群值）的优势。确实，[R2[R2该模型的最低价（截断线性模型为0.652 vs 0.646）。...这表明对缺失值的估算比将噪声引入数据中要多得多，而不是我们可以使用的信号。可能的解释是，具有缺失值的样本具有不同于所有测量可用值的分布。...摘要 我们从OLS回归模型开始（[R2= 0.604[R2=0.604），并试图找到一个更合适的线性模型。第一个想法是将模型的预测截断为0（[R2= 0.646[R2=0.646）。
数据清洗是数据分析流程中必不可少的一步。清洗得当的数据是可靠分析的基础，而在R语言中，有许多强大而灵活的工具可以帮助我们高效完成数据清洗。...本文将全面介绍R语言数据清洗的常见技巧，并配以具体的代码示例。 数据清洗常见的任务包括：处理缺失值、数据格式转换、去除重复数据、修正异常值、数据标准化、数据分组与聚合、文本数据清理。...TIPS R语言数据清洗常用工具 1. Base R R语言自带的base包提供了许多内置函数用于数据清洗，例如is.na()、duplicated()等。..., 55000, 60000, NA, 70000) )# 检测缺失值 is.na(data) # 删除含有缺失值的行 data_clean % na.omit() # 使用均值填充缺失值...= ifelse(is.na(Salary), mean(Salary, na.rm = TRUE), Salary) ) data_filled 格式转换：在数据清洗中，经常需要将列转换为合适的数据类型
p=14528 在当我们缺少值时，系统会告诉我用-1代替，然后添加一个指示符，该变量等于-1。这样就可以不删除变量或观测值。...---- 视频 缺失值的处理：线性回归模型插补 ---- 我们在这里模拟数据，然后根据模型生成数据。未定义将转换为NA。一般建议是将缺失值替换为-1，然后拟合未定义的模型。...默认情况下，R的策略是删除缺失值。...现在让我们尝试以下策略：用固定的数值替换缺失的值，并添加一个指标， B=rep(NA,m) hist(B,probability=TRUE,col=rgb(0,0,1,.4),border=...，换句话说，在我看来，插补方法似乎比旨在用任意值替换NA并在回归中添加指标的策略更强大。
#split=TRUE 可以实现既将控制台输出的文件保存到文件中，又在控制台显示 > sink("/zxgtest/sinkfile.txt",split=TRUE) #如果想取消输出到文件，可以调用无参数的... R中有完善的统计函数 sum、mean（求平均值）、var（方差）、sd（标准差）、min（最小值）、max（最大值）、range（取值范围）（二维向量最大值和最小值） > sum(1:10)...3 > rep(0, 5) [1] 0 0 0 0 0 #重复数字0 5次 向量中常会用到NA和NULL，介绍与区别 NA代表的缺失，NULL代表的不存在 NA缺失就像占位符，代表这里没有一个值...，但位置存在 NULL代表的就是数据不存在 > length(c(NA, NA, NULL)) [1] 2 > c(NA, NA, NULL, NA) [1] NA NA NA #NULL在R向量中没有任何意义...） > toupper("Hello R") #转换为大写 [1] "HELLO R" > tolower("Hello R") #转换为小写 [1] "hello r" > nchar("汉字",
在这一环节中，我们主要通过一定的检测与处理方法，将良莠不齐的“脏”数据清理成质量较高的“干净”数据。pandas为数据清理提供了一系列方法，本章将围绕这些数据清理方法进行详细地讲解。...输出为： 查看包含的空缺值 # 使用isna()方法检测na_df中是否存在缺失值 na_df.isna() 输出为： 计算每列缺失值的总和： # 计算每列缺失值的总和 na_df.isnull...： # 删除缺失值 -- 将缺失值出现的行全部删掉 na_df.dropna() 输出为： 保留至少有3个非NaN值的行： # 保留至少有3个非NaN值的行 na_df = pd.DataFrame...(thresh=3) 输出为： 缺失值补全｜整体填充 将全部缺失值替换为 * ： # 缺失值补全｜整体填充 将全部缺失值替换为 * na_df.fillna("*") 输出为： 缺失值补全...正态分布也称高斯分布，是统计学中十分重要的概率分布，它有两个比较重要的参数：μ和σ，其中μ是遵从正态分布的随机变量（值无法预先确定仅以一定的概率取值的变量）的均值，σ是此随机变量的标准差。
(X) 将行名改成序号 head(X) 24.用mean计算截断均值 x <- c(0:10,50) xm <- mean(x) c(xm,mean(x,trim...= 0.10)) ###trim是截断，去掉最高的和最低的10% 25.找出两个数组中相同的行的行号 A==B 26.求逆矩阵 solve（A） 27.集合运算 union(A,B)...all(C%in%A) ###集合A是否包含C 28.去除向量中NA值 (1)dt NA,333,NA) dt[complete.cases(dt)] (2)c na(dt)] (3)a na(dt))] (4)b na.omit(dt) 29.开n次方 x <- 1000 n <- 5 x^(1/n) 30.查看当前工作目录下有那些变量...objects() 参考：R语言基础编程技巧
这些数据是从 935 名受访者的随机样本中收集的。该数据集是_计量经济学数据集_系列的一部分 。 加载包 数据将首先使用该dplyr 包进行探索 ，并使用该ggplot2 包进行可视化 。.... - wage, dta = wge) 完整线性模型的上述总结表明，自变量的许多系数在统计上并不显着（请参阅第 4 个数字列中的 p 值）。选择模型变量的一种方法是使用贝叶斯信息准则 (BIC)。...在这些不确定的时候，贝叶斯模型平均化（BMA）是有帮助的。BMA对多个模型进行平均化，获得系数的后验值和新数据的预测值。下面，BMA被应用于工资数据（排除NA值后）。...# 不包括NA a_ona = na.omt(wae) # 运行BMA，指定BIC作为判断结果模型的标准 BMA(wge ~ . ..., newdt = wrkr,eitr = "BMA") # 将结果转换为元 exp(wk_pedct) 预计这名化妆工作人员的周薪为 745 元。
，我们可以先将for循环包装在函数中，然后再调用函数，而不是使用for循环，因此for循环在R中不像在其他编程语言中那么重要。...接下来我们将学习和使用purrr包，它提供的函数可以替代很多常见的for循环应用。R基础包中的apply应用函数族也可以完成类似的任务，但purrr包的函数更一致，也更容易学习。...当检查多个模型时，有时候我们需要提取像R方这样的摘要统计量，要想完成这个任务，我们需要先运行summary()函数，然后提取结果中的r.squared： models %>% map(summary...x值，或者使用y中的正常结果进行一些处理： is_ok = y$error %>% map_lgl(is_null) x[!...> #> 2 Mary NA F A 这里我们使用reduce结合dplyr中的full_join()将它们轻松合并为一个数据框。
x是查询对象，table是待匹配的向量，nomatch是不匹配项的设置值（默认为NA值），incomparables设置table表中不参加匹配的数值，默认为NULL %n%...——判断x中是否包含y，返回x对应的逻辑值 排序 sort(x, decreasing = FALSE, na.last = NA, ...)...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...as.formula()——转换为一个R公式，是一个字符串 循环时的判断语句： ifelse(, 将hclust得到的对象强制转换为谱系图 plot（x，type=c（”rectangle“，”triangle“），
问题4将基于这个对数转换模型。 m_lwage_iq = lm(lwage ~ iq, data = wage) 练习：检查该模型的残差。假设正态分布的残差合理吗？...默认情况下，lm函数执行完整的案例分析，因此它会删除一个或多个预测变量中缺少（NA）值的观察值。 由于这些缺失的值，我们必须做一个额外的假设，以便我们的推论是有效的。...在没有任何额外信息的情况下，我们将假设这是合理的，并使用663个完整的观测值（与原来的935个相反）来拟合模型。...为了确保观测值保持不变，可以将数据集指定为na.omit(wage)，它只包含没有缺失值的观测值。 m_lwage_nobrthord = lm(lwage ~ . ...这通常应用于回归建模中，尽管我们将通过一个仅包含截距项的示例来进行分析。 假设你观察到y的四个数值观测值，分别为2、2、0和0，样本均值y′=1，样本方差s2=4/3。
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