1、R中重复值的处理 unique函数作用：把数据结构中，行相同的数据去除。...<- unique(data) 重复值处理函数：unique，用于清洗数据中的重复值。...“dplyr”包中的distinct() 函数更强大： distinct(df,V1,V2) 根据V1和V2两个条件来进行去重 unique()是对整个数据框进行去重，而distinct()可以针对某些列进行去重...2、R中缺失值的处理 缺失值的产生 ①有些信息暂时无法获取 ②有些信息被遗漏或者错误处理了 缺失值的处理方式 ①数据补齐（例如用平均值填充） ②删除对应缺失值（如果数据量少的时候慎用） ③不处理 na.omit...<- na.omit(data) 3、R中空格值的处理 trim函数的作用：用于清除字符型数据前后的空格。
尽管某些快速修正如均值替代在某些情况下可能很好，但这种简单的方法通常会向数据中引入偏差。 在这篇文章中，我们将使用airquality数据集（在R中提供）来推测缺失值。...为了本文的目的，我将从数据集中删除一些数据点。 快速分类缺失数据 有两种类型的缺失数据： MCAR：随意丢失。 MNAR：不是随意丢失的。...查看缺失的数据模式 该mice软件包提供了一个很好的功能md.pattern()，可以更好地理解丢失数据的模式 输出结果告诉我们，104个样本是完整的，34个样本只错过臭氧测量，4个样本只错过了Solar.R...值，等等。...左边的红色方块图显示Solar.R的分布与臭氧缺失，而蓝色方块图显示剩余数据点的分布。 如果我们假设MCAR数据是正确的，那么我们预计红色和蓝色方块图非常相似。
1写在前面 我们在处理数据的时候常常会遇到存在缺失值(NA)的情况，如何处理就仁者见仁，智者见智了。...ggmice(dat, aes(Ozone, Solar.R))+ geom_point() ---- 5.2 分类变量 接着我们对分类变量的缺失值进行一下可视化，红色的为缺失值。...6.1 填补缺失值 在这里我们生成几个填补缺失值后的数据，m默认是5，为了减小计算量，这里我设置成3。...我们再看一下填补缺失值后的散点图吧，红色的为缺失值填补后。...ggmice(imp, aes(Ozone, Solar.R))+ geom_point() ---- 6.3 分类变量缺失值填补后可视化 ggmice(imp, aes(Month, Solar.R
) R中数据缺失值的处理--基于mice包 - 知乎 (zhihu.com)[2] 一种挽救你缺失数据的好方法——多重补插_处理 (sohu.com)[3] 没有完美的数据插补法，只有最适合的 - 知乎...虚拟变量填补:把缺失值设定为一个新的变量，一般适用于分类数据统计。 均值/中位数/分位数填补：用存在缺失值的变量的已有值的均值/中位数/分位数，作为填补值。这种方法显然会导致方差偏小。...回归填补：将缺失变量作为因变量，相关变量（其他变量）作为自变量，进行回归拟合，用预测值作为填补值。用于作为自变量的变量最好是具有完全数据（无缺失）。...冷平台法：又称条件均值插补法，思路是先将总体分层（聚类），采用样本所在层（类）的完全数据的均值来替代缺失值。 可见这里的热平台法和冷平台法就已经涉及到了机器学习的内容了。这里就不展开说了。...简单而言：该方法认为缺失值是随机的，它的值可以通过已观测到的值进行预测与插值。
> is.na(c(1,2,3,NA,'sdas')) [1] FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE # 我们可以直接用which 获取TRUE 所在的index 但是，这个函数并不能很好的使用在数据框中...，比如我们想要获得缺失值所在行呢？...其会返回一个矩阵，对应的缺失值会在对应位置返回一个TRUE，如果这时候通过which 获取，其只会返回一个坐标，这是因为数据框经过is.na 后返回一个矩阵，而矩阵的坐标关系和向量又非常的微妙，其本质也就是向量的不同的排列...我们都知道，布尔值实际就是0和1，我们可以利用这个特性，获得那些经过is.na 后，行和不是0 的行，那就代表其存在表示TRUE（NA）的数据了： > rcmat[!...非常贴心的将缺失值替换为其所在列的上一行数值的值： > fill(X,X1,X2) X1 X2 1 A 1 2 B 1 3 C 3 4 D 4 5 E 5 6 E 6 >
一、简介 在实际工作中，遇到数据中带有缺失值是非常常见的现象，简单粗暴的做法如直接删除包含缺失值的记录、删除缺失值比例过大的变量、用0填充缺失值等，但这些做法会很大程度上影响原始数据的分布或者浪费来之不易的数据信息...如上图所示，通过marginplot传入二维数据框，这里选择airquality中包含缺失值的前两列变量，其中左侧对应变量Solar.R的红色箱线图代表与Ozone缺失值对应的Solar.R未缺失数据的分布情况...3、自编函数计算各个变量缺失比例 为了计算出每一列变量具体的缺失值比例，可以自编一个简单的函数来实现该功能： > #查看数据集中每一列的缺失比例 > miss.prop 的矩阵就是插补的结果； method: 这个参数控制了传入数据框中每一个变量对应的插补方式，无缺失值的变量对应的为空字符串，带有缺失值的变量默认方法为"pmm"，即均值插补 predictorMatrix...: 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
平均值：（仅用于完全随机缺失（MCAR））因为平均值对异常值敏感，所以用平均值并非是一个好的选择。 中位数值：（仅用于完全随机缺失（MCAR））类似于平均值，但是对异常值更稳定。...用常数填充：（仅用于非随机缺失（MNAR））正如我们之前看到的，非随机缺失（MNAR）情况下的缺失值实际上包含很多有关实际值的信息。所以，用常数值来填充空值是可行的（不同于其他类型数值）。...线性插值法：（仅用于完全随机缺失（MCAR）下的时间序列）在具有趋势和几乎没有季节性问题的时间序列中，我们可以用缺失值前后的值进行线性插值来估算出缺失值。 ?...多重插补法：（仅适用于随机遗失（MAR）和完全随机遗失（MCAR））多重插补法是最好的处理缺失值的方法。这个方法用一个模型多次估算缺失值，因为模型允许同一个观测结果有不同的预测值。...对于每一步的估算，都有一个新的数据集产生。然后对每个数据集进行分析。完成之后，计算不同数据集结果的平均值和标准方差，给出一个具有“置信区间”的输出值的近似值。
myDog只是一条遛狗用的狗绳！ ? 换句话说说，myDog并不是new出来的放在堆中的对象（object）！myDog只是一个指向这个对象实例的引用（reference）！...最后打印出来的还是1. 值传递和引用传递 上面提到的参数传递过程中的复制操作，说白了，就是 = 操作。...j的值，i不变 System.out.println(i); 对于基本数据类型，= 操作将右边的变量（R_VALUE）完整的复制给左边的变量（L_VALUE），而对于对象，准确的说，应该是指向对象的引用...这个 = 操作，是值传递和引用传递的根本差别，这也导致了值传递和引用传递有以下直观上的差别： 如果参数是值传递，那么调用者（方法体外部）和被调用者（方法体内部）用的是两个不同的变量，方法体里面对变量的改动不会影响方法体外面的变量...如果参数是引用传递，那么调用者（方法体外部）和被调用者（方法体内部）用的是两个相同的变量，方法体里面对变量的改动会影响方法体外面的变量。
在这篇文章，我们将回顾 3 种简单的方法来处理与 RNN 一起使用的时间序列研究中缺失的医学数据。后一种方法都是建立在前一种方法的基础上，具有更高的复杂性。因此强烈建议按照它们出现的顺序阅读。...阴影部分是缺失的数据，我们应用前向插补来填充它们最近的观测值。...以下是时间距离的计算公式： 根据论文中提出的实验，该方法在缺失的显式编码之上带来了很好的改进，结果如下所示。 引入衰减 再次以上述方法为基础，同一篇论文提出了一种估算值的衰减机制。...下图是衰减因子的计算公式： 在任意给定的时间步长t，如果x被观测到，我们使用x。否则，我们使用t′最后一次观测的值，衰减为x的均值。RNN的最终输入见公式4。...总结 在这篇文章中，我们介绍了医学时间序列数据研究的背景，并提出了3种专为rnn设计的缺失数据填补的简单方法，这三种方法都可以产生更好的结果，如果你有兴趣可以在实际应用中实验一下。
在这篇文章，我们将回顾 3 种简单的方法来处理与 RNN 一起使用的时间序列研究中缺失的医学数据。后一种方法都是建立在前一种方法的基础上，具有更高的复杂性。因此强烈建议按照它们出现的顺序阅读。...阴影部分是缺失的数据，我们应用前向插补来填充它们最近的观测值。...以下是时间距离的计算公式 根据论文中提出的实验，该方法在缺失的显式编码之上带来了很好的改进，结果如下所示 引入衰减 再次以上述方法为基础，同一篇论文提出了一种估算值的衰减机制。...下图是衰减因子得计算公式 在任意给定的时间步t，如果x被观测到，我们使用x。否则，我们使用t′最后一次观测的值，衰减为x的均值。RNN的最终输入见公式4。...总结 在这篇文章中，我们介绍了医学时间序列数据研究的背景，并提出了3种专为rnn设计得缺失数据填补得简单的方法，这三种方法都可以产生更好的结果，如果你有兴趣可以在实际应用中实验以下。
如何检验时间序列的季节性？ 15. 如何处理时间序列中的缺失值？ 16. 什么是自回归和偏自回归函数？ 17. 如何计算偏自回归函数？ 18. 滞后图 19. 如何估计时间序列的预测能力？ 20....什么是面板数据？ 面板数据也是基于时间的数据集。 差异在于，除了时间序列，它也包括同时测量的一个或多个相关变量。...，设置extrapolate_trend='freq' 来注意趋势和残差中缺失的任何值。...其次，当处理时间序列时，你通常不应该用序列均值来替代缺失值，尤其是序列非平稳的时候，一个快捷粗略的处理方法来说你应该做的是向前填充之前的值。 然而，依赖于序列的本质，你想要在得出结论之前尝试多种方法。...如果你有解释变量，可以使用像随机森林或k-邻近算法的预测模型来预测它。 2. 如果你有足够多的过去观测值，可以预测缺失值。 3. 如果你有足够的未来观测值，回测缺失值。 4.
如何检验时间序列的季节性？ 15. 如何处理时间序列中的缺失值？ 16. 什么是自回归和偏自回归函数？ 17. 如何计算偏自回归函数？ 18. 滞后图 19. 如何估计时间序列的预测能力？ 20....面板数据 4. 时间序列可视化 让我们用matplotlib来对序列进行可视化。...加法和乘法分解 在序列开始时，设置extrapolate_trend='freq' 来注意趋势和残差中缺失的任何值。 如果你仔细看加法分解当中的残差，它有一些遗留模式。...其次，当处理时间序列时，你通常不应该用序列均值来替代缺失值，尤其是序列非平稳的时候，一个快捷粗略的处理方法来说你应该做的是向前填充之前的值。 然而，依赖于序列的本质，你想要在得出结论之前尝试多种方法。...缺失值处理 你也可以根据你想实现的精确程度考虑接下来的方法。 1. 如果你有解释变量，可以使用像随机森林或k-邻近算法的预测模型来预测它。 2. 如果你有足够多的过去观测值，可以预测缺失值。 3.
TNT当量，又称爆炸当量，用于估算爆炸释放的能量，质量单位通常以千克或吨来计量，而核武器的威力衡量通常用“万吨”。1吨TNT释放能量相等于4.2千兆焦耳。 ?...灾难类型数据 爆炸是人们最关注的灾难类型 ---- ? 在各灾难种类中，爆炸、暴雨、地震成为用户最关注的三种类型。此外，今年发生的沉船事故和几次台风登陆事件，也引发了人们对沉船和台风的关注。...头条君提醒年轻的朋友们防灾意识不容小视，事故无常，防灾警惕性不容放松。 ■□ 灾难中哪些受伤类型最受关注？ ---- ? 灾难伴随着伤亡，也因此让生命显得更加脆弱。...知识无极限 6、回复“啤酒”查看数据挖掘关联注明案例-啤酒喝尿布 7、回复“栋察”查看大数据栋察——大数据时代的历史机遇连载 8、回复“数据咖”查看数据咖——PPV课数据爱好者俱乐部省分会会长招募 9、...专注大数据行业人才的培养。每日一课，大数据（EXCEL、SAS、SPSS、Hadoop、CDA）视频课程。大数据资讯，每日分享！数据咖—PPV课数据爱好者俱乐部！
如果你使用此方法，最终模型的不同部分就会得到不同数量的观测值，从而使得模型解释非常困难。 ? 观测行3与4将被用于计算ageNa与DV1的协方差；观测行2、3与4将被用于计算DV1与DV2的协方差。...，中位数与众数 计算整体均值、中位数或众数是一种非常基本的插补方法，它是唯一没有利用时间序列特征或变量关系的测试函数。...在迭代过程中，我们插入缺失数据变量的值，再使用所有数据行来预测因变量。重复这些步骤，直到上一步与这一步的预测值几乎没有什么差别，也即收敛。 该方法“理论上”提供了缺失数据的良好估计。...这种情况下，我们将数据集分为两组：一组剔除缺少数据的变量（训练组），而另一组则包括缺失变量（测试组）。我们可以用逻辑回归和ANOVA等方法来进行预测。 4、多重插补法。...在本方法中，我们根据某种距离度量选择出k个“邻居”，他们的均值就被用于插补缺失数据。这个方法要求我们选择k的值（最近邻居的数量），以及距离度量。
首先除去地表温度数据中的异常值，接着定义时间与空间窗口，然后用时间、空间、其他地表温度产品三种信息填补地表温度缺失值，最后使用一种简单的时间填补法填补剩余的缺失值。方法的流程图见图1。...精度验证的方法是首先将原始地表温度数据中的一块区域设为缺失，然后用填补地表温度缺失值的方法填补上，最后将填补的结果与原始值比较，得出填补地表温度的精度。...这表明，使用同一天其他地表温度产品中的信息去填补地表温度缺失值比使用相邻日期的同种地表温度产品中的信息去填补缺失值可能会具有较高的精度。...结果表明，RSDAST速度最快，这主要是因为RSDAST使用填补好的地表温度值去填补下一个缺失值，虽然这种策略会提高计算速度，但会显著降低精度。本文提出的方法排在第二位。...IMA排在第三位，主要是因为IMA中的薄板样条插值法较慢。Gapfill排在第四位，主要是由于Gapfill中的排序过程比较消耗时间。 表2. 填补地表温度数据中缺失值消耗的时间 ?
前面给大家介绍过☞R中的替换函数gsub，还给大家举了一个临床样本分类的具体例子。今天我们接着来分享一下如何根据已有的映射关系来对数据框中的数据进行替换。...例如将数据框中的转录本ID转换成基因名字。我们直接结合这个具体的例子来进行分享。...接下来我们要做的就是将第四列中的注释信息，从转录本ID替换成相应的基因名字。我们给大家分享三种不同的方法。...DNA的反向互补序列的时候也用到过这个函数 #如果没有安装过mgsub这个包，先运行下一行命令进行安装 #BiocManager::install("mgsub") library(mgsub) #先将...参考资料： ☞R中的替换函数gsub ☞正则表达式 ☞使用R获取DNA的反向互补序列
； （3）删除包含缺失值的实例或用合理的数值代替（插补）缺失值 缺失值数据的分类： （1）完全随机缺失：若某变量的缺失数据与其他任何观测或未观测变量都不相关，则数据为完全随机缺失（MCAR）。...（3）用相关性探索缺失值 影子矩阵：用指示变量替代数据集中的数据（1表示缺失，0表示存在），这样生成的矩阵有时称作影子矩阵。...7.多重插补 多重插补（MI）是一种基于重复模拟的处理缺失值的方法。 MI从一个包含缺失值的数据集中生成一组完整的数据集。每个模拟数据集中，缺失数据将使用蒙特卡洛方法来填补。...处理生存分析缺失值的Kaplan-Meier多重插补 mix 一般位置模型中混合类别型和连续型数据的多重插补 pan 多元面板数据或聚类的多重插补 （1）成对删除 处理含缺失值的数据集时，成对删除常作为行删除的备选方法使用...（2）简单（非随机）插补 简单插补，即用某个值（如均值、中位数或众数）来替换变量中的缺失值。注意，替换是非随机的，这意味着不会引入随机误差（与多重衬托不同）。
1 问题 通过日历可以直观地看到今天的日期，以规划和筹备自己所做的事情。如果想通过人工来计算某一天是在那一年的第几天过于繁琐，下面我们将尝试用Python来简单计算某天在一年中是第哪一天。...2 方法 用文字描述解题思路，可配合一些图形以便更好的阐述。...解决问题的步骤采用如下方式： input函数请用户输入日期，int函数将输入的字符串转化为整型 创建列表months，列表中的元素为上个月月底是今年的第几天 用if...else语句判断输入的月份是否正确...创建变量leap,赋值为0 用if语句判断平闰年，若这一年是闰年，leap赋值为1 创建列表days，列表中的元素为每个月的天数 用if...else语句判断输入的日期是否正确 用f-string的方法格式化字符串...: print("输入的月份错误") 3 结语 针对python计算日期的问题提出方法，通过实验，证明该方法是有效的，这次实验对象比较简单，后续会增加难度来进行相关计算。
在 SQL 中，可以使用聚合函数来计算数据的总和、平均值和数量。以下是一些常用的聚合函数的示例： SUM 函数：计算指定列的总和。...SELECT SUM(column_name) FROM table_name; AVG 函数：计算指定列的平均值。...SELECT COUNT(column_name) FROM table_name; MIN 函数：返回指定列的最小值。...SELECT MIN(column_name) FROM table_name; MAX 函数：返回指定列的最大值。...SELECT MAX(column_name) FROM table_name; 注意：这些聚合函数可以与其他 SQL 查询语句一起使用，例如 WHERE 子句来过滤数据，或者 GROUP BY 子句来分组计算
处理缺失值的步骤(使用工具R软件) 1 识别缺失数据 is.na 或complete.cases 或数据量大时用mice包的md.pattern 与VIM包的许多函数....数据的属性分为定距型和非定距型。如果缺失值是定距型的，就以该属性存在值的平均值来插补缺失的值；如果缺失值是非定距型的，就根据统计学中的众数原理，用该属性的众数(即出现频率最高的值)来补齐缺失的值。...假设X= (X1,X2…Xp)为信息完全的变量，Y为存在缺失值的变量，那么首先对X或其子集行聚类，然后按缺失个案所属类来插补不同类的均值。...多重插补(MI):从含缺失的数据集上,产生多个模拟数据集,不包含缺失,缺失的用蒙特卡诺模拟填补,然后对模拟数据集进行统计分析,得到结果再进行分析.填补的方法有用均值,用逻辑回归填补二值变量,多元逻辑回归填补多值变量...分别是5次模拟数据集中,dream的缺失插补值.完整的模拟数据的第2个就是。 4 看看其他的方法,以及用R软件实现 ?
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