本文转载：http://www.2cto.com/os/201206/135775.html 修改资源管理器打开后的默认路径为计算机目录的方法 在Win7下使用超级任务栏时，将文件夹锁定在超级任务栏打开的默认都是库...，下面我们将其改为计算机目录。
值时，输出 dtype 为 float64。...您可以从字符串列中提取虚拟变量。...extractall() 对每个元素调用re.findall，返回一个 DataFrame，每个匹配项一行，每个正则表达式捕获组一列 len() 计算字符串长度 strip() 等同于 str.strip...您可以从字符串列中提取虚拟变量。...() 对每个元素调用re.findall，返回一个 DataFrame，每个匹配一行，每个正则表达式捕获组一列 len() 计算字符串长度 strip() 等同于str.strip rstrip() 等同于
再比如百度 App 中的搜索结果页，上面搜索框的部分和下面的 Bar 都是 NA 的，而中间嵌入的刘德华页面为 H5 页面，如下图所示；再比如飞猪的机票预定页等 ? ?...的 src 值，NA 捕获到 src 变化，解析 src，判断 H5 意图； 根据数据和事件，NA 做相应的处理，处理完成后，调用回调函数，同时把想回传给 H5 的数据作为回调函数的参数传递； 注册方法...src 值的变化被 NA 捕获，NA 捕获后解析 src 值，根据 src 的 yy:__QUEUE_HAS_MESSAGE 判断 H5 有消息通知到自己，NA 会调用 JsBridge 的_fetchQueue..._fetchQueue 方法会再次修改 iframe 的 src 值，将参数和调用的方法名统一添加到 src 上；NA 捕获到 src 变化后，会解析出音频参数和方法名：play，同时打开 NA 的播放器页面并播放相应的音频...的 src 值，src 值变动再次被 NA 捕获，NA 再解析相应的数据，关于这个问题可以查看 github 上的 issue； NA 调用 H5 详细流程 ?
基本统计量计算 mean(a) #由于有NA值，直接计算平均值返回的是NA # [1] NA mean(a,na.rm = T) #去除NA值后再计算平均值 #[1] 2.75 sum(a,na.rm...= T) #去除NA值后再求和 #[1] 11 sd(a,na.rm = T) #去除NA值后再计算标准差 #[1] 1.707825 var(a,na.rm = T) #去除NA值后再计算方差 #[1...] 2.916667 sqrt(var(a,na.rm = T)) #方差取平方根后就是标准差，计算结果和sd()一致 #[1] 1.707825 min(a,na.rm = T) #去除NA值后再计算最小值...#[1] 1 max(a,na.rm = T) #去除NA值后再计算最大值 #[1] 5 median(a,na.rm = T) #去除NA值后再计算中位数 # [1] 2.5 quantile(a,...= T) #去除NA值后再计算范围，实际上就是同时输出最小值和最大值 #[1] 1 5 除上述基本统计函数之外，R语言还提供大量其它统计函数，例如： summary(a) ，它可以返回各个变量的最小值
=TRUE，默认distinct 后只会返回选定的列。...2.8 mutate 可以为数据框计算新变量，返回含有新变量以及原变量的新数据框： mutate(test, new = Sepal.Length * Sepal.Width) > head(test,...sep 参数设定多列合并后不同数据分隔使用的分割符。...比如，需要对 cancer 数据集中 v0 和 v1 两个变量同时计算平均值和标准差: 显然，如果有许多变量要计算不止一个统计量，就需要人为地将每一个变量的每一个统计量单独命名。...2 Quebec Qn2 7 3 Quebec Qn3 7 4 Quebec Qc1 7 5 Quebec Qc3 7 6 Quebec Qc2 7 这里有个小问题，交叉分组计算频数后的结果仍按照外层分类变量
_map_values( -> 2998 arg, na_action=na_action) 2999 return self....这是一个神奇的功能，通过 get_dummies 方法可以将字符串转为哑变量，sep 参数是指定哑变量之间的分隔符。...，并对每个变量下使用 0 或 1 来表达。.../正则表达式的列表 match() 在每个元素上调用re.match，返回匹配的组作为列表 extract() 在每个元素上调用re.search，为每个元素返回一行DataFrame，为每个正则表达式捕获组返回一列...extractall() 在每个元素上调用re.findall，为每个匹配返回一行DataFrame，为每个正则表达式捕获组返回一列 len() 计算字符串长度 strip() 相当于str.strip
table(is.na(height)) # FALSE TRUE # 3 1 需要注意的是，任何包含 NA 的计算结果都是 NA。...例如： mean(height) # NA> 想要得到所有可参与计算的元素的平均值，应该先将 NA 从向量中移除。...下面以变量 Sepal.Length 为例，用忽略缺失值后的均值替换该变量里的缺失值。...)] <- Sepal.Length.Mean 为检查补全后的数据与原始数据的差异，我们可以计算偏差： summary((iris$Sepal.Length - iris.miss1$Sepal.Length...，如果该行对应的某一列元素为 1，代表该列变量被用于建模预测。
, convert = FALSE, drop = TRUE) data：为需要转换的长形表 key：需要将变量值拓展为字段的变量 value：需要分散的值 fill：对于缺失值，可将fill的值赋值给被转型后的缺失值...grade score 1 A 20 5 89 2 B 21 6 98 3 C 22 4 90 这实际将原来gather后的结果还原为...三 多列合并为一列 unite(data, col, … , sep = " ") data::表示数据框, col:表示合并后的列名称, … :表示需要合并的若干变量, sep: = " "用于指定分隔符...D 7 89 计算x的均值和中位数 x_mean na.rm = TRUE) x_median na.rm = TRUE) 计算y的众数 y_mode <- as.character(NAdata 用特定值进行NA填充： NAdata2 na(data = NAdata, replace
设我们有以下线性关系： 当通过新数据的铜含量计算出 log odds 后，再将其转换为画作为真品的概率 p： 若 p>0.5，则为真品。...由于对 mlr3 的关注，在 mlr 中可能会有未捕获的 bug，请考虑切换。 2.1 加载泰坦尼克号数据集 该数据集在 titanic 包中，有 891 个实例和 12 个变量。...（converting to factors） 添加新的变量 FamSize 为 SibSp 和 Parch 两个变量之和。（feature engineering） 选择认为对模型有预测价值的变量。...例如，添加新的变量 FamSize 为 SibSp 和 Parch 两个变量之和。...select(Survived, Pclass, Sex, Age, Fare, FamSize)#选择可以增加预测价值的变量 titanicClean#查看处理后的数据集 # A tibble:
（本章节为R语言入门第二部分总结篇：数据操作） 本章内容布局思路：思来想后，想到SQL查询的查询思路可以作为本章节的布局思路 1.了解表结构/数据结构 2.对表中的一些数据做出修改、替换、甚至生成新字段...多变量分组计算 ddply分组计算示例 5.1 aggregate语法 aggregate(x, by, FUN) #x为数据集 #by为分组变量列表 #FUN为计算函数 5.2 aggregate分组计算...：计算变量~分组变量1+分组变量2…… > aggregate(breaks ~ wool + tension, data = warpbreaks, mean) wool tension breaks...，函数型分组计算：cbind（计算变量1，计算变量2）~分组变量1 > aggregate(cbind(Ozone, Temp) ~ Month, data = airquality, mean)...，函数型分组计算：cbind（计算变量1，计算变量2）~分组变量1+分组变量2…… > aggregate(cbind(ncases, ncontrols) ~ alcgp + tobgp, data
我们来逐步分析这个问题，假设SS（堆栈段寄存器）初值为2000H，SP（堆栈指针）初值为0200H，并且执行了5次入栈操作和2次出栈操作，最后需要计算出 SP 的内容。 1....计算过程 入栈操作 入栈操作会使SP减少，每次入栈后，SP减去2。...执行 5次入栈操作，SP会减少 5 \times 2 = 10 个字节： SP = 0200H - 10H = 01F0H 所以，经过5次入栈操作后，SP = 01F0H。...最终结果 执行了5次入栈和2次出栈操作后，SP = 01F4H。...总结： 初始 SP = 0200H 经过5次入栈操作，SP = 01F0H 经过2次出栈操作，SP = 01F4H 最终 SP的内容为 01F4H。
GLM模型 GLM的手动计算GWAS分析的主要步骤： 1，将SNP的分型转化为0-1-2（0位次等位基因），数字格式（x变量） 2，将性状观测值作为y变量（GLM一般分析连续性状） 3，对y~x做回归分析...，计算x的回归系数（Effect）和显著性（P-value） 4，如果有协变量，加到x后面，进行回归分析（因子变量变为数字哑变量） 「示例：」 共有1500个个体，10000个SNP [dengfei@...Logistic回归模型 Logistic的手动计算GWAS分析的主要步骤： 1，将SNP的分型转化为0-1-2（0位次等位基因），数字格式（x变量） 2，将性状观测值作为y变量（Logistic一般分析二分类性状...） 3，对y~x做Logistic回归分析，计算x的回归系数（Effect）和显著性（P-value） 4，如果有协变量，加到x后面，进行回归分析（因子变量变为数字哑变量） 「示例：」 共有112个个体...:2.0000 「用rs3131972_A这个位点做Logistic回归分析`」 「注意：R中glm模型，Logistic需要Y变量为0-1分布，而我们的表型数据为1-2，所以讲表型数据减去1」
dat <- airquality dat[4:9,3] NA,6) dat[1:4,4] NA 4数据概览 4.1 缺失值查看 这里面我们一共有6个变量，其中4个存在缺失值。...plot_flux(dat, label = F, caption = F) 5可视化一下吧 5.1 连续变量 这里我们对连续变量的缺失值进行一下可视化，可以看到红色的为缺失值...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。...，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。
其中结果变量 bwt 是新生儿的体重（单位：g），变量 low 是将 bwt 的取值以 2500g 为分点转换成的一个二分类变量。...下面的命令将数据框按照变量 bwt 的值从小到大进行排序后显示： arrange(birthwt, bwt) # 默认升序 在上面的输出中，第 6 行和第 7 行的变量 bwt 的值都是 1588，在这种情况下如果还想将数据框按照第二个变量排序...# 当然如果想要用新变量替换原来的变量，只需把新变量命名为原来的变量名： mutate(birthwt, lwt.kg = lwt*0.4536) 5.使用 summarise( ) 计算统计量 函数...summarise( ) 可以用于计算数据框中某个变量的指定统计量。...race = factor(race, labels = c("white", "black", "other"))) # 第二步把数据框 birthwt1 按照变量 race 分组，把分组后的对象命名为
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....PSI 计算步骤： 假设我们要比较样本A与样本B中某一变量Y的分布，首先按照同一标准将Y分为几个区间（通常分为10段），计算样本A和样本B中每个区间的占比。...拒绝原因 针对每个变量，根据其取值，按照样本量平均分为3~5组，计算每一组中的平均得分。...对每一个客户的各个变量，根据实际值落入的组判断对应的平均分X, 再减去该变量各组平均分的最小值X_min, X-X_min为该变量对应的差值。...某客户，其最近120天内查询次数为4次，落入第四组，该组平均得分为14.36，全部5组中，最低分为7.3，所以该客户这个变量对应的差值为7.06. 对应的拒绝原因为“近期征信查询过多”。
拿到数据后，在清楚了分析需求后，别急着各种统计、模型一块上，先给数据做个“清洁”再说。数据中往往会有各种缺失值，异常值，错误值等，今天先介绍一下如何处理缺失值，才能更好的数据分析，更准确高效的建模。...一 查看数据集的缺失情况 R中使用NA代表缺失值，用is.na识别缺失值，返回值为TRUE或FALSE。...最后一行返回的就是每一个变量（列）对应的缺失数目，38为一共有多少缺失值。下图同样的意思。 ?...三 处理缺失值 当充分了解了缺失值的情况后，可以根据数据量的大小，以及某一列是否为重要的预测作用变量，对数据集中的NA行和某些NA列进行处理。...(sleep$BrainWgt)] predicteds na(sleep$BrainWgt),"BrainWgt"] # 两样本均值检验并计算其相似度 t.test
之前已经演示过WGCNA实战了：WGCNA实战：识别免疫相关lncRNA eigengenes可以代表某个模块，在计算出模块的eigengenes后，下一步就是探索eigengenes和性状之间的关系，...大家见到的比较多的是计算相关性，此时需要性状是数字才行。但是大家的性状有很多分类变量，此时应该如何处理呢？...以下是常规的分类变量处理原则： 如果是二分类，只要变为0/1即可（也可以变成1/2，没有影响），或者变成因子型；这里要特别指出，如果一个变量只有两个类别，比如normal和tumor这种，把这个变量变成两列的做法是错误的...比如，对于我们之前用过的datTraits这个性状数据，我们假设其中的stage和msi是无序多分类变量，然后对这两个变量进行转换： load(file = "../000files/wgcna-02-...)$eigengenes MEs <- orderMEs(MEs0) # 对列（也就是模块）的顺序重新排序，让相似性大的在一起 # 计算模块和性状的相关系数 # 这个cor是WGCNA::cor，可以计算任意两个矩阵的每列之间的相关性
2.4 数据排序 为了数据的整齐性，我们可以选择相应的变量进行排序。这里要穿插一个排序函数arrange()，默认情况下，为升序排列，也可以对列名加desc()进行降序排序。...3.数据计算 数据处理之后，就进入计算分析步骤啦。在这个环节，主要历经三个过程： 数据分组（Split）：可以指定目标变量，将数据进行分组。...比如本次不同目的地的平行航行距离以及平均延误时间； 组合结果(Combine)：将计算后的统计指标值与第一步当中对应的分组进行组合。...= TRUE),#计算平均航行距离 delay = mean(arr_delay, na.rm = TRUE))#计算平均延误时间 delay_sum <- arrange(delay_sum, desc...= TRUE), delay = mean(arr_delay, na.rm = TRUE) ) %>% #对分组后的delay_sum进行计算统计 filter(count > 20)#对统计结果进行噪音剔除
count: {2}'.format(n_samples, n_features, na_count)) samples: 25317| features: 18 | na count: 0 特征工程...特征和不参与特征的并集 train_psi = train_w[col_keep] print("keep:", train_psi.shape[1]) keep: 14 # 因为特征WOE编码后，...部分变量的IV变低，且整体相关性变大。...image-20230206153116870 结果展示 评分卡 # 计算odds bad_total=raw_data[y_col].sum() good_total=raw_data.shape...'m', 'y', 'k', 'w'] # 定义不同类别的颜色 angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, len(labels), endpoint=False) # 计算各个区间的角度
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