数据访问与操作 访问数据 数据框和向量不一样，向量是一维的，数据框既有行也有列，数据框是二维的，所以在使用方括号时，我们也要指定行和列，行和列之间用,隔开，,前面表示行，后面表示列。...df$Name # 获取“Name”列 df[1, 2] # 取第1行第2列的值 df[, 1:3] # 取所有行，以及第1列到第3列 df[c(1,3)] # 取所有行，以及第...) # 用均值填补 #### 删除缺失值df na.omit(df) # 删除包含缺失值的行 修改和重编码 df$Gender[df$Gender == "Male"] <- "男" #把Gender...拼接行：把行拼起来，也就是对多个数据框垂直堆叠，也就是在一个数据框的下方添加另一个数据框，要求列数相同。...下期内容 下一节我们学习R语言其他的数据结构
同样，一个简单的regexp进行省特征提取。 另一个大的数据准备工作是转换一些数字特征，比如地铁，地铁站附近的房子编码为1，相反的情况编码为0。 还有很大一部分DOM缺失。...我既不能在建模中使用这个特性，也不能删除NA，但它也会减小数据帧的大小。...事实上，它们只占了约30行，而整个数据集的数据量为300k+，因此损失不会太大。 下面我简单地删除了我以后不打算使用的特征。...ifelse(is.na(df$DOM),median(df$DOM,na.rm=T),df$DOM) ---- 点击标题查阅往期内容 01 02 03 04 用于将数字转换为类别的自定义函数...对于所有样本，我需要把分类特征变成伪变量。
同样，一个简单的regexp进行省特征提取。 另一个大的数据准备工作是转换一些数字特征，比如地铁，地铁站附近的房子编码为1，相反的情况编码为0。 还有很大一部分DOM缺失。...我既不能在建模中使用这个特性，也不能删除NA，但它也会减小数据帧的大小。...事实上，它们只占了约30行，而整个数据集的数据量为300k+，因此损失不会太大。 下面我简单地删除了我以后不打算使用的特征。...NA的数量很少，因此我将再次丢弃这些行 df2$renovationCondition <- sapply(df2$renovationCondition, ionCondition) df2$buildingStructure...对于所有样本，我需要把分类特征变成伪变量。
常见的shell： Bourne Shell (简称sh) ：由AT&T贝尔实验室的 Steven. Bourne开发。目前几乎所有的Linux系统 都支持它,将其作为应急Shell使用。...1,2...9：传递给脚本的某个参数，1 代表第1个参数， 例子和预定义变量一起； 3.3 预定义变量： 预定义变量是在Shell一开始时就定义了的变量，由符号$和另一个符号组成的，只能使用，不能修改...-n后跟一个数字，指定输入文本的长度，当输入的字符数目达到预定数目时，自动退出，并将输入的数据赋值给变量。...int2 当int1等于int2时，返回真 int1 -ge int2 当int1大于/等于int2时，返回真 int1 -le int2 当int1小于/等于int2时，返回真 int1 -gt int2...当intl大于int2时，返回真 int1 -lt int2 当intl小于int2时，返回真 int1 -ne int2 当int1不等于int2时，返回真 【例子】 [root@VM-24-17
我们将专注于第二个判断： 从str()命令中注意到，所有的变量都被存储为整数。我将把缺失值转换为NAs，这是R中缺失值的正确表示。...sapply(babies, couna) 每当您在 R 中使用函数时，请记住，默认情况下它可能有也可能没有 na-action。...例如，该 mean() 函数没有，并且 NA 在将缺少值的参数传递给它时简单地返回： sapply(babies, mean) 您可以通过检查 mean() 函数帮助来纠正它，通过一个参数 na.rm...sapply(babies, mean, na.rm = TRUE) 另一方面， 默认情况下summary() 会删除 NAs，并输出找到的 NAs 数量，这使其成为汇总数据时的首选。...(model) 注意R的默认动作是删除信息缺失的行。
两个变量的无效相关范围从-1（如果一个变量出现，另一个肯定没有）到0（出现或不出现的变量对彼此没有影响）到1（如果一个变量出现，另一个肯定也是）。...变量集越单调，它们的总距离越接近0，并且它们的平均距离越接近零。 在0距离处的变量间能彼此预测对方，当一个变量填充时另一个总是空的或者总是填充的，或者都是空的。 树叶的高度显示预测错误的频率。...丢弃 占⽐较多，如80%以上时，删除缺失值所在的列如果某些行缺失值占比较多，或者缺失值所在字段是苛刻的必须有值的，删除行。...how : {'any'， 'all'}，default 'any' 确定是否从DataFrame中删除了行或列至少有一个NA或全部NA。* 'any':如果有任何NA值，删除行或列。...* 'all':如果所有的值都是NA，删除行或列。 axis : {0 or 'index', 1 or 'columns'}, default 0 确定包含缺失值的行或列是否为移除。
向量可以通过“[]”来进行索引，方括号内为元素的位置，可以是大于1的整数或者向量，位置前加负号“-”则表示删除这个位置的元素，但是使用向量索引时只能全是正整数或者负整数，不能混杂，如下所示： R语言中判断符号有大于...=TRUE时，使用perl的正则表达式规则，当分隔符为?...当向量含有缺失值时，若是计算向量的均值、方差等，需要在函数内设置参数na.rm=TRUE来去除缺失值。对于函数的使用方法可以使用?function来查询。...=m, ncol=n) #使用向量生成m行n列的矩阵 matrix(NA, nrow=m, ncol=n) #生成一个m行n列的空矩阵 as.matrix(x) #将对象转换为矩阵 is.matrix(...x) #判断对象是否为矩阵 具体示例如下： 矩阵通过行、列id或者行列name对元素进行索引，也可以使用向量，id前加负号“-”则表示删除改行、列的元素，索引值也可以引入逻辑判断，如下所示： 注意，
，因为一个无效测量不代表所有测量都是无效的。...此外，如果数据质量不高，若对每个变量都采取这种做法，那么你最后可能会发现数据已经所剩无几！ 2. 缺失值代替 最简单的做法就是使用mutate()函数创建一个新变量来代替原来的变量。...5.4 习题解答 该节的作业习题较少，就直接在内容后面附上了。 问题一 直方图如何处理缺失值？条形图如何处理缺失值？为什么会有这种区别？ 解答 直方图：当计算每个箱中的观察数时，丢失的值被删除。...条形图：在geom_bar()函数中NA被视为单独一类的数据，此函数要求x是一个离散的(分类的)变量，缺失的值类似于另一个类别。...解答 该命令在计算平均值和总和之前从原数据中删除NA值。
ES6中又提供了三个方法： includes(): 返回布尔值，表示是否找个参数字符串。 startsWith(): 返回布尔值，表示参数字符串是否在原字符串的头部。...endsWith(): 返回布尔值，表示参数字符串是否在原字符串的尾部。...('Hello', 6); false string.endsWith('Hello', 5); // true 使用第二个参数n时，endsWith()的行为与其他两个方法有所不同。...0到-1之间的小数，取整以后等于-0，repeat视同为0 'na'.repeat(-0.9); // '' 参数NaN等同于0 'na'.repeat(NaN); // '' 如果repeat的参数是字符串...$('#list').html(` first second `); 上面代码中，所有模板字符串的空格和换行，都是被保留的，比如
(salary)) [1] 4 另一个判断缺失值的函数是complete.cases()，它同样返回逻辑值向量，但值与is.na()的相反:缺失值为FALSE，正常数据为TRUE，利用它来选取无缺失数据的行非常方便...第1列第1行的“5”表示有5个样本是完整的，下面的“3”表示有3个样本缺少了salary这一变量的值，第1列最后一个数字“4”表示有4条记录在salary和price上都有缺失。...is.na(salary),] > dim(data2) [1] 8 3 对于有多个变量缺失的数据，如果想直接删除所有的缺失值，可以通过na.omit()函数来完成， > data3=na.omit(data...它与其他多重插补算法的本质区别是，它在进行插补时不必考虑被插补变量和协变量的联合分布，而是利用单个变量的条件分布逐一进行插补。...(rank )，它返回每个数字在整个向量中的秩，可以简单地理解为各个数字的大小顺序。
filter_all（），filter_if（）和filter_at（）：过滤变量然后选择行。 这些函数复制所有变量或变量选择的逻辑标准。...sample_n（）：随机选择n行 sample_frac（）：随机选择一小部分行 top_n（）：选择变量排序的前n行 R语言常用的逻辑符号 <：少于 >：大于 等于 >=：大于或等于...例如，“a in％c（2,3）”表示a可能等于2或3。 is.na（）：是NA ！is.na（）：不是NA。 value == 2 | 3：表示值等于2或3。...通过删除分组列“Species”，从my_data创建一个新的演示数据集： #去掉Species列 my_data2 % select(-Species) #选择所有属性大于...= c("yes", "yes", "no") ) #选择height属性是NA的行 friends_data %>% filter(is.na(height)) #选择height属性非NA的行
x 变量 ls()#查看已经定义的变量 ls.str()#查看已经定义的变量及详细信息（ls和str的组合） str(x)#列出x的详细信息 rm(x)#删除x rm(...y,z)#删除x和y rm (list=ls())#删除全部赋值 history()#列出代码记录 history(25)#列出最近的25条记录 save.image()#保存 二.换电脑后，包的移动...第1列 m[-1,2] m["R1","C1"] 4.4 矩阵的运算 m+1#矩阵m中每一个元素都加1 colSums(m)#每一列的总和 rowSums(m) colMeans(m) rowMeans...(m) 4.5 矩阵中的函数 diag(m)#取对角线上的数字（该函数要求矩阵行和列相同） t(m)#将行列转置 五.数组 5.1 创建数组 dim1 <- c("A1", "A2") dim2 <-...3列 subset(data, age >= 30, select = c(“name”, “age”)#在数据框data中选择age大于等于30的观测值，并只选择name和age两列 数据框的更改 transform
这就是集成模型的工作方式 让我们构建一个由三个简单决策树组成的非常小的集合来说明： 这些树中的每一个都根据不同的变量做出分类决策。...R的随机森林算法对我们的决策树没有一些限制。我们必须清理数据集中的缺失值。rpart它有一个很大的优点，它可以在遇到一个NA值时使用替代变量。在我们的数据集中，缺少很多年龄值。...如果我们的任何决策树按年龄分割，那么树将搜索另一个以与年龄相似的方式分割的变量，并使用它们代替。随机森林无法做到这一点，因此我们需要找到一种手动替换这些值的方法。...NA's 0.17 21.00 28.00 29.88 39.00 80.00 263 1309个中有263个值丢失了，这个数字高达20％！此子集是否缺少值。...$Age),]) 您可以继续检查摘要，所有这些NA值都消失了。
，例如该部分包括分隔符，或者以"\n"结尾的一行，或者双引号它自己，如果FALSE，那么区域不会加上双引号，如果TRUE，就像写入CSV文件一样，除了数字，其它都加上双引号； sep,列之间的分隔符；...sep2,对于是list的一列，写出去时list成员间以sep2分隔，它们是处于一列之内，然后内部再用字符分开； eol，行分隔符，默认Windows是"\r\n",其它的是"\n"； na,na...=3] #x列不等于"b"或者y列不等于3的行 DT[.("b", 3), on=....with 默认是TRUE，列名能够当作变量使用，即x相当于DT$"x",当是FALSE时，列名仅仅作为字符串，可以用传统data.frame方法并且返回data.table，x[, cols, with...roll 当i中全部行匹配只有某一行不匹配时，填充该行空白，+Inf(或者TRUE)用上一行的值填充，-Inf用下一行的值填充，输入某数字时，表示能够填充的距离，near用最近的行填充 rollends
NaN：缺失的数值数据 另一个缺失的数据表示，NaN（“非数字”的首字母缩写）是不同的；它是所有系统都识别的特殊浮点值，使用标准 IEEE 浮点表示： vals2 = np.array([1, np.nan..., 2, None]) ''' 0 1.0 1 NaN 2 2.0 3 NaN dtype: float64 ''' 对于没有可用标记值的类型，当存在 NA 值时，Pandas...默认情况下，dropna()将删除包含空值的所有行： df.dropna() 0 1 2 1 2.0 3.0 5 或者，你可以沿不同的轴删除 NA 值; axis = 1删除包含空值的所有列： df.dropna...(axis='columns') 2 0 2 1 5 2 6 但这也会丢掉一些好的数据; 你可能更愿意删除全部为 NA 值或大多数为 NA 值的行或列。...填充空值 有时比起删除 NA 值，你宁愿用有效值替换它们。这个值可能是单个数字，如零，或者可能是某种良好的替换或插值。
向量元素：数字或者字符串标量：一个元素组成的变量向量：多个元素组成的变量赋值x的向量写法，将x定义为由元素1，2，3组成的向量x所有整数x行名和列名、行数和列数colnames(a) # 查看列名[1] "X1" "X2"rownames(a)[1] "1" "2" "3" "4" "5" 查看行名数据框的导出write.table...(a,file = "yu.txt",sep = ",",quote=F) # 导出数据变量的保存与重新加载save.image(file="bioinfoplanet.RData") # 保存当前所有变量...save(a,file="test.RData") # 保存其中一个变量load("test.RData") # 再次使用RData时的加载命令提取元素a[3,1] # 第3行第1列[1] "C"a[4...,] # 第4行 X1 X24 D 3a[,2] # 第2列[1] 1 NA NA 3 NAa[2] # 第2列 X21 12 NA3 NA4 35 NAa[1:2] # 第1列到第2
只有在您可以使用完整变量内容时，上述选项才有效。...（）函数： 示例代码将删除conservation为NA的所有行。...或者您只是过滤所有列的字符串“food”。 在下面的示例代码中，我在所有列中搜索字符串“Ca”。我想保留在任何变量中出现字符串“Ca”的行，所以我将条件包装在any_vars（）中。...描述列都是字符列，而测量数据是数字。 所以使用filter_if（）我可以指定我只想过滤字符变量。 在这种情况下，我只得到7行。...与上面的示例类似，如果所有列都需要返回TRUE（AND等效），则可以使用all_vars（）;如果只需要一个变量返回TRUE（OR等效），则可以使用any_vars（）。
2.1在语句中留白： 空白指的是源代码中的空格、水平制表符、垂直制表符和空行。 C编译器会忽略所有的空白。当编译器阅读源代码中的语句时，它查找语句中的字符和末尾的分号，但是忽略空白。...a和b 第10行将两个变量都设置为0。...第9行和第10行定义了两个符号常量SECS_PER_MIN和SECS_PER_HORE。 第12行声明该程序中用到的所有变量。有些程序员喜欢每一行声明一个变量，而不是将它们都放在一行。...与上一个程序中使用另一个if语句包含不能被4整除的年份(即，不是闰年的年份) 该程序在第17行使用else子句包含了其他所有情况。...，当赋值运算符左侧的变量名特别长时，很能体现这种书写方式的优势。
数据类型数值型：用于直接计算加减乘除字符串型：可以进行连接，转换，提取等逻辑型：真或假日期型等R对象R语言中的变量可以赋值给变量的任何事物，包括常量、数据结构、函数甚至图形对象都拥有某种模式，描述此对象是如何储存的...44.在中间插入数据appended(x=v,values=99,after=5)1 2 3 4 5 99 6 NA 4# 删除数据1.删除整个向量rm(v)2.删除某个元素（正负整数索引）y的索引# 矩阵下标访问m[1,2]矩阵的计算#直接计算（矩阵之间行和列数要一致...x的不同值来求得 #labels：指定各水平的标签, 不指定时用各水平值的对应字符串 #exclude：指定要转换为缺失值(NA)的元素值集合 #ordered：取真值时表示因子水平是有次序的(按编码次序...)cut()函数连续取值的变量，可以用cut()函数将其分段， 转换成因子使用breaks()参数指定分点， 最小分点要小于数据的最小值， 最大分点要大于等于数据的最大值， 默认使用左开右闭区间分组cut
同时前面带了几个变量就是以这几个变量为唯一索引。有点注意的是，可以同时以“xy”两个变量作为索引变量。 4、索引的删除 有全部删除也有部分删除。...其中，sex='M'中的等于，也可以写成sex eq 'M',其中的eq代表等于（此外ne代表不等于） （4）set-in 临时变量 /*set-in-临时单个变量*/ /*可以说是SAS跟R最大的区别的一点就是...本段代码中，还有一个用if 来重新构造一个变量flag，当a=1时候flag为1，这样的形式就可以构造一个新的变量。...此外，注意还有output+stop代表单独输出为数据表，而stop的意思是停留在一个单元格，不然就会生成19*1的一列数值，里面都填充着数字19。...同时数据集(obs=10)也是切片的一种方式。 where x in(1,2); /*选择变量等于某值的情况*/ 选择变量服从某些特征的。
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