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R语言中的特殊值及缺失值NA的处理方法

R语言中存在一些null-able values，当我们进行数据分析时，理解这些值是非常重要的。...通常来说，R语言中存在： NA NULL NaN Inf/-Inf 这四种数据类型在R中都有相应的函数用以判断。 NA NA即Not available，是一个长度为1的逻辑常数，通常代表缺失值。...缺失值NA的处理 理解完四种类型数值以后，我们来看看该采取什么方法来处理最常见的缺失值NA。 小白学统计在推文《有缺失值怎么办？系列之二：如何处理缺失值》里说“处理缺失值最好的方式是什么？...参考资料： 谢俊飞《R语言中特殊值NaN、Inf 、NA、NULL》 https://www.jianshu.com/p/9cf36b084e83 《R null values: NULL, NA, NaN..., Inf》 https://www.r-bloggers.com/2018/07/r-null-values-null-na-nan-inf/ 小白学统计《有缺失值怎么办？

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R 数据整理（三：缺失值NA 的处理方法汇总）

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...，对每行判断，一旦有any（存在TRUE） ，则该行存在NA值。...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[!...(X$X1)),] X1 X2 1 A 1 2 B NA 3 C 3 4 D 4 5 E 5 replace_na() 这个函数我很喜欢，可以将指定列中的NA 替换为指定的数值：..."A" "B" "C" "D" "E" "0" > replace_na(X$X2,6) [1] 1 6 3 4 5 6 fill() 不同于drop_na 的直接暴力删除，fill 非常贴心的将缺失值替换为其所在列的上一行数值的值

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    将任意随机变点位置及其后的数都赋值为NA

    来源：R语言交流群-花儿少年 问题：在矩阵中，随机找到每一行的任意位置作为变点位置，然后把每一行变点位置及其后面的数都赋值为NA 思路：在矩阵中选择一个数据，可以通过值，也可以通过位置（索引）。...处理：在矩阵中取位置（行和列），根据位置取数，然后根据位置将目标数据替换为NA # 生产一个100*5的矩阵 mx <-matrix(1:600,nrow = 100, ncol= 6) set.seed...1)*6) #创建一个空数列,用于存储单值列 mx1 NA,nrow=nrow(mx),ncol = 1) for (i in 1:nrow(mx)) { # 对mx每一行和改行的随机列...（数）做引用，并赋值给mx1的第i行 mx1[i] <- mx[i,randx[i]] } mx2 值在原mx的每行出现的位置定位赋值na...head(mx1) #存储从mx找到的每一行的任意位置作为变点值 head(mx2) #把每一行变点位置及其后面的数都赋值为NA 效果如下： > head(mx) #原始矩阵 [,1] [,

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    R语言ggplot2作图如何去掉图例中的NA

    遇到这个问题是在使用ggtree可视化展示进化树的时候，我想给进化树的枝分组映射颜色，对应的推文是跟着Nature Genetics学画图：R语言ggtree给进化树的枝分组映射颜色 第一步是准备进化树文件...image.png 加载需要用到的R包 library(treeio) library(ggtree) library(ggplot2) 读取树文件和分组信息 tree<-read.tree("practice.tree...image.png 这个结果右侧的图例最下方式有一个NA的，如果不想要那个NA加一行代码 scale_color_discrete(na.translate=FALSE) 参考链接是 https://stackoverflow.com...(values=colors, na.translate=FALSE)+ #scale_color_discrete(na.translate=FALSE)...image.png 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本 需要示例数据和代码 点赞 点击在看 然后在后台留言 20210605 就可以了 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和python

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    学徒讨论-在数据框里面使用每列的平均值替换NA

    最近学徒群在讨论一个需求，就是用数据框的每一列的平均数替换每一列的NA值。但是问题的提出者自己的代码是错的，如下： ? 他认为替换不干净，应该是循环有问题。...希望我们帮忙检查，我通常是懒得看其他人写的代码，所以让群里的小伙伴们有空的都尝试写一下。 答案一：双重for循环 我同样是没有细看这个代码，但是写出双重for循环肯定是没有理解R语言的便利性。...#我好像试着写出来了，上面的这个将每一列的NA替换成每一列的平均值。 #代码如下，请各位老师瞅瞅有没有毛病。...答案二：使用Hmisc的impute函数 我给出的点评是：这样的偷懒大法好！使用Hmisc的impute函数可以输入指定值来替代NA值做简单插补，平均数、中位数、众数。...a=1:1000 a[sample(a,100)]=NA dim(a)=c(20,50) a # 按照列，替换每一列的NA值为该列的平均值 b=apply(a,2,function(x){ x[is.na

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    动态数组公式：动态获取某列中首次出现#NA值之前一行的数据

    标签：动态数组 如下图1所示，在数据中有些为值错误#N/A数据，如果想要获取第一个出现#N/A数据的行上方行的数据（图中红色数据，即图2所示的数据），如何使用公式解决？...如果想要只获取第5列#N/A值上方的数据，则将公式稍作修改为： =INDEX(LET(data,A2:E18,i,MIN(IFERROR(BYCOL(data,LAMBDA(x,MATCH(TRUE,ISNA...TAKE(data,i),i-1)),,5) 也可以使用公式： =LET(d,FILTER(E2:E18,NOT(ISNA(E2:E18))),DROP(d,ROWS(d)-1)) 如果数据区域中#N/A值的位置发生改变...，那么上述公式会自动更新为最新获取的值。...自从Microsoft推出动态数组函数后，很多求解复杂问题的公式都得到的简化，很多看似无法用公式解决的问题也很容易用公式来实现了。

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    R语言|数据清洗

    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。...TIPS 使用示例 缺失值处理：缺失值处理是数据清洗的第一步。可以选择删除、填充或插值的方法。..., 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

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    R语言之缺失值处理

    大部分统计分析方法都假定处理的是完整的数据集。因此，除了一些专业化的书籍，大多数统计学教科书很少涉及这一问题。...识别缺失值 在 R 中，缺失值用 NA 表示，是“Not Available”的缩写。函数 is.na( ) 可以用于识别缺失值，其返回结果是逻辑值 TRUE 或 FALSE。...探索数据框里的缺失值 在决定如何处理缺失值之前，了解哪些变量有缺失值、数目有多少、是什么组合形式等是非常有意义的。下面用一个示例介绍探索缺失值模式的方法。...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。...# 用忽略缺失值后的均值替换该变量里的缺失值 iris.miss1 <- iris.miss iris.miss1$Sepal.Length[is.na(iris.miss1$Sepal.Length

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    正则表达式学习笔记

    正则表达式(regular expression)描述了一种字符串匹配的模式（pattern），可以用来检查一个串是否含有某种子串、将匹配的子串替换或者从某个串中取出符合某个条件的子串等。...a后面字符仅为数字的结果为{}'.format(re.findall(r'[ns]a[0-9]\.txt',s))) 结果为: 匹配na或sa.txt的结果为['na2.txt', 'sa1.txt'..., 'nam.txt'] 限制a后面字符仅为数字的结果为['na2.txt', 'sa1.txt'] 注: 在同一个字符集合里页可以给出多个字符区间，会匹配到多个区间中的任何一个字符 取非匹配 我们使用正则表达式也不是都需要匹配集合其中的字符...回溯引用，前后一致 使用\n代表模式里的第几个子表达式 s = 'this is and and or or not not' print('{}'.format(re.findall(r'[ ]+(...前后查找分为向前查找和向后查找，但常见的正则表达式实现都支持向前查找。所以只说明前者 向前查找 向前查找指定了一个必须匹配但不在结果中返回的模式。向前查找实际就是一个子表达式。

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    数据科学 IPython 笔记本 7.7 处理缺失数据

    这些方法都没有权衡：使用单独的掩码数组需要分配额外的布尔数组，这会增加存储和计算的开销。标记值减少了可以表示的有效值的范围，并且可能需要 CPU 和 GPU 算法中的额外（通常是非最优的）逻辑。...例如，R 语言使用每种数据类型中的保留位组合，作为表示缺失数据的标记值，而 SciDB 系统使用表示 NA 状态的额外字节，附加到每个单元。...Pandas 可以遵循 R 的指导，为每个单独的数据类型指定位组合来表示缺失值，但这种方法结果相当笨拙。...虽然与 R 等领域特定语言中，更为统一的 NA 值方法相比，这种黑魔法可能会有些笨拙，但 Pandas 标记值方法在实践中运作良好，根据我的经验，很少会产生问题。...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。

    4.1K20

    R语言字符串函数详解

    14. str_pad 在字符串的前后位置填充字符（如空格） -str_pad(string， width， side = c(“left”， “right”， “both”)， pad = “ “)...16. str_replace_na 将缺失值替换成‘NA’ str_replace_na(string， replacement = “NA”) ?...= FALSE， invert = FALSE)，结果返回匹配的向量x的元素的索引 ignore.case：逻辑值，默认值FALSE，区分大小写； perl：逻辑值，默认值FALSE，不使用正则表达式...； value：逻辑值，设置结果返回匹配元素的值还是索引，默认值为FALSE：返回索引； fixed：逻辑值，默认值为FALSE，取值为TRUE时使用精确匹配； useBytes：逻辑值，默认取值FALSE...； invert：逻辑值，默认取值FALSE，设置结果返回匹配还是非匹配的元素； ?

    2.7K60

    R语言实战（18）—处理缺失数据的高级方法

    第二，必须使用与本章中类似的缺失值函数来识别R数据对象中的缺失值。像 myvar == NA 这样的逻辑比较无法实现。...相对可能性较小的是 Sleep 和 NonD 一起缺失 （r=0.49），以及 Sleep 和 Dream （r=0.20） #含缺失值变量与其他可观测变量间的关系 > cor(sleep, y, use...整个分析基于有完整数据的42个实例。如果 data=na.omit(sleep) 被 data=sleep替换，m() 将使用有限的行删除法定义。...18.8.2 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。...若使用均值替换，NonD 中的缺失值可用8.67来替换（两个值分别是Dream 和 NonD 的均值）。注意这些替换是非随机的，这意味着不会引入随机误差（与多重插补不同）。

    2.9K10

    大老粗别走，教你如何识别「离群值」和处理「缺失值」！

    本推文介绍了在R中如何处理丢失的数据，并介绍了处理丢失数据的一些基本技巧。 在R中，“NA”表示为一个缺失的值。当将带有空单元格的Excel表导入R控制台时，这些空单元格将被NA替换。...这与STATA用“.”替换“空单元格”不同。R中的数值变量和字符变量使用相同的缺失值符号。R提供一些函数来处理缺失值。要确定向量是否包含缺少的值，可以使用is.na（）函数。...从图中可以看出，仅Ozone变量缺失值占了22.9%，仅Solar. R变量缺失值占了3.3%，两个变量都缺失的占了1.3%。数据完整的观测值占72.5%。 ?...marginplot(airquality[1:2]) 在下图中，湖蓝色圆圈表示未缺失值，红色的实心点表示缺失值，而深紫色点表示两个变量都缺失。...图左侧的红色方框图显示了在Ozone含有缺失值的情况下Solar.R的分布。蓝色方框图显示去除Ozone的缺失值后Sloar.R的分布。

    4.4K10

    如何用Pandas处理文本数据？

    > 2 NA> dtype: string s.str.cat(s2) 0 ab24 1 NA> 2 NA> dtype: string 同样也有相应参数，需要注意的是两个缺失值会被同时替换...0 ab* 1 *a 2 db dtype: string 三、替换 广义上的替换，就是指str.replace函数的应用，fillna是针对缺失值的替换，上一章已经提及。...> 7 CABA 8 dog 9 cat dtype: string 第一个值写r开头的正则表达式，后一个写替换的字符串 s.str.replace(r'^[AB]','***')...（a）str.replace赋值参数不得为pd.NA 这听上去非常不合理，例如对满足某些正则条件的字符串替换为缺失值，直接更改为缺失值在当下版本就会报错 #pd.Series(['A','B'],dtype...=True).astype('string') 0 NA> 1 B dtype: string 至于为什么不用replace函数的regex替换（但string类型replace的非正则替换是可以的

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