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能不能让R按行处理数据？

从今天开始大猫会选择一些Stackoverflow.com上有关R数据处理的问答摘录给大家。...这些问题大多数涉及到用data.table包处理数据。data.table是目前R中人气最高的数据处理包。 2....首先，假设我有一个这样的数据集（暂且命名为t1）： ? 现在我想做的是对于每一行，找出非NA的值，填充到“mean.scale”这个新的变量；如果有多个非NA，那么就计算其平均值。...首先，别忘了mean中的na.rm = T参数，它能够让函数忽略缺失值。...事实上，大猫把整个过程分解成了好几步，如果对于data.table包比较熟悉，完全可以在一行之内搞定所有事情，根本不需要把进行数据集的拆分、合并： ▶ t.final <- t1[, ":="(mean.scale

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【R语言】数据框按两列排序

我相信大家经常会使用Excel对数据进行排序。有时候我们会按照两个条件来对数据排序。假设我们手上有下面这套数据，9个人，第二列（score）为他们的考试成绩，第三列（code）为对应的评级。...我们就会得到如下结果 那么这个过程怎么在R里面实现呢？今天我们就来探讨一下。主要用的是R中的order这个函数。...#读入文件，data.txt中存放的数据为以上表格中展示的数据 file=read.table(file="data.txt",header=T,sep="\t") #先按照code升序，再按照Score...只需要前面加个负号就可以了 View(file[order(file$Code,-file$Score),]) 下面是按照code升序，然后再按score降序排列的结果，是不是跟Excel处理的结果一样 在R里面我们还可以指定

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    R语言第二章数据处理②选择行

    正文 这篇博客主要介绍学习以下R函数： slice（）：按位置提取行 filter（）：提取符合特定逻辑条件的行。 例如，iris％>％filter（Sepal.Length> 6）。...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 <=：小于或等于 >=：大于或等于...is.na(height)) 从数据框中选择随机行 可以使用函数sample_n（）选择n个随机行，也可以使用sample_frac（）选择行的随机分数。...值取最高的五行 my_data %>% group_by(Species) %>% top_n(5, Sepal.Length) 总结： 按逻辑条件筛选行：my_data％>％filter（Sepal.Length...> 7） 选择n个随机行：my_data％>％sample_n（10） 选择行的随机分数：my_data％>％sample_frac（10） 按值选择前n行：my_data％>％top_n（10，

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    基础知识 | R语言数据管理之缺失值

    R语言数据管理之缺失值 在做任何数据分析的第一步，是根据个人需求创建数据集，存储数据的结构是多样的，包括向量，矩阵、数据框、因子以及列表等。...最近在处理一波量大的数据，在运行程序的过程中，因为前期数据处理错误却出现各种bug，经过检查数据集发现是数据管理的问题，为了巩固R语言的基本数据管理，特地重新基础知识。...04 编码某些数值为缺失值 编码某些数值为缺失值是很有必要的，在数据处理的过程中，能够通过na.omit()函数删除某个值所在的行。...，学R的初心就是为了绘制实验过程产生的数据图，然而随着深度学习，会发现，R语言的数据分析也很重要，常常会在绘制图形的过程中，因为数据框中存在格式不统一，字符或者缺失值等原因导致绘图失败。...对于非数学专业又喜欢R语言的人来说，学R之路漫漫其修远，没有极客基因是不行的，打好基础是进阶的前提！

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    数据咖小课堂：R语言十八讲--(补充)处理缺失值

    . 2.处理缺失值的步骤 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 第一列表示此种情况的缺失的观测数据有多少行.最后一列表示此种情况的缺失有几个列变量是包含缺失的...,缺失数据间的相关性 删除包含缺失值的实例或用合理的数值代替 行删除法:na.omit...具体插补的值是多少我们也可以看看. 分别是5次模拟数据集中,dream的缺失插补值....完整的模拟数据集中的第2个就是: 其他方法: 3,缺失值分类 完全随机缺失(MCAR):某个变量的观测值缺失与自身其他观测,以及其他数据集中的变量无关. eg:工作人员忘记填了 随机缺失(MAR):...某个变量的观测值有缺失,与自身其他观测无关,但与数据集中其他变量有关.

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    基础知识 | R语言数据处理之日期值的转换

    R语言数据处理之日期值 可能，刚开始学习R的人都会觉得日期值的处理非常简单，却常常在数据的深度分析，特别是利用时间序列绘制循环静态图、日历图、旭日图、螺旋图或者动态GIF/VIDEO等时出现Bug...，罪魁祸首往往是因为日期值与字符型变量的相互转换、日期值的算术运算以及函数使用错误导致的。.../%Y") > Date2 [1] "2020-06-20" "2020-06-21" "2020-06-22" "2020-06-23" "2020-06-24" "2020-06-25" 3、修改数据框中的日期格式...#构建数据框 > PatientID<-c(1,2,3,4,5,6) > Date<-c("06/20/20","06/21/20","06/22/20","06/23/20","06/24/20",...F 漳州 72 167 35 6 47 45 NA 6 6 06/25/20 50 M 三明 55 175 12 9 19 60 96 #修改数据框日期格式

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    R语言数据分析与挖掘(第一章):数据预处理(1)——缺失值处理

    导语： 今天开始新的R教程：R语言数据分析与挖掘，本教程是在掌握R基础语法和基本绘图的情况下学习，没有R基础的可先在网上找相关教程进行学习。...后台回复：R语言基础教程，即可获取，或者通过本公众号的菜单栏自己寻找！ 在生信分析中，往往会处理很多数据，比如转录组的数据，在处理数据的过程中，样本往往会包含缺失值。...1.缺失值判断 在R中，缺失值通常以"NA"表示，判断数据是否存在缺失值，通常使用函数is.na()，该函数是判断缺失值的最基本函数，可用于判断不同的数据对象，比如向量，列表和数据框。...complete.cases(algae))返回16表示有16行数据有缺失值。 > # 查看有缺失值的行的数据 > algae[!...输出结果的最后一行中每个数字表示对应的变量的缺失值个数，如变量chla对应的最后一行，数字12表示该变量一共缺失12个数据，即12条记录，最后的数据33表示所有变量缺失数据的总个数。

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    R语言第一章数据处理基础②一行代码完成数据透视表目录

    目录 R语言第一章数据处理基础①读取EXEL表格数据 R语言第一章数据处理基础②一行代码完成数据透视表 rpivotTable：R的数据透视表 安装 # devtools::install_github...(c("ramnathv/htmlwidgets", "smartinsightsfromdata/rpivotTable")) 数据透视表应出现在的RStudio的Viewer中。...如果仅选择数据，则数据透视表将打开，行和列上没有任何内容（但您可以随时拖放行或列中的任何变量） rows and cols允许用户创建报告，即指示哪个属性将在行和列上。...这里的选项很多：计数，计数唯一值，列表唯一值，总和，整数和，平均值，总和，80％上限，80％下限，总和为总分数，总和为行数，总和为列的分数，计为总分数，计算为行的分数，计为列的分数 renderers决定了用于显示的图形渲染类型

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    数据代码分享|R语言lasso回归、贝叶斯分析员工满意度调查数据、缺失值填充

    而员工满意度调查是常用的研究方法之一，通过收集员工的反馈数据来了解他们的期望、需求和感受。 本文的目标是探讨使用R语言中的缺失值填充、lasso回归和贝叶斯分析方法来应对员工满意度调查数据中的缺失值。...具体而言，我们将通过应用这些方法来处理一份实际的员工满意度调查数据，并比较它们在填充结果方面的差异和效果。...数据变量： 读取数据 dat <- read.spss("Non-Wser coutris eclUNJan .sav", to.data....head(dat) 对缺失值进行填补 分别采用三种方法对空值进行处理 （1）删除法 dat1=na.omit(dat) head(dat1) （2）平均值补缺 dat2[index,i]=mean...lambda.1se") 根据lasso筛选出重要的变量 variables 贝叶斯bayes 模型 Bayes(as.factor(E2) ~ ., data = dat2.train) ##预测数据

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    R语言数据分析与挖掘(第一章):数据预处理(2)——缺失值常用的处理方法

    1.删除法 如果缺失值的比例很小，且不影响整体的数据结构，即缺失值类型是完全随机缺失时，可以考虑将缺失值删除，该方法操作非常简单，使用函数na.omit()就可以将含有缺失值的行删除。...除了na.omit()函数外，还可以利用complete.cases函数来删除含有缺失值的行。...complete.cases(algae)) [1] 0 2.替换法 直接删除含有缺失值的行记录的代价和风险较大，故我们可以考虑将缺失值部分替换掉，如用均值去替换，即均值替换法，该方法根据变量的不同类型选择不同的替换...参数介绍: data一个包含完整数据和缺失数据的矩阵或数据框，其中各缺失数据用符号NA表示; m:指定的多正插补数，默认值为5; method:一个字符串，或者长度与数据集列数相同的字符串向量，用于指定数据集中的每一列采用的插补方法...缺失值处理是一个不容易的工程，我们在数据挖掘中可选择对缺失数据不敏感的方法，比如决策树，这样就省略了缺失值处理的步骤。如果对于数据敏感的方法，还是要处理的哦！！

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    怎么用R语言把表格CSV文件中的数据变成一列，并且行名为原列名呢，谢谢

    唯一的遗憾是不知道是谁写的…… 如果我理解的没有错误的话，写信人的需求应该是这个样子的： 他的原始数据： [8vd02y0quw.png] 处理后想要得到的数据： [1k3z09rele.png] 处理代码...rnorm(10),y2=rnorm(10),y3=rnorm(10),y4=rnorm(10)) dd library(data.table) melt(dd,id=1) 代码解释： 1，dd为模拟生成的数据框数据...，第一列为ID，其它几列为性状 2，使用的函数为data.table包中的melt函数 3，melt中，dd为对象数据框，id为不变的列数，这里是ID一列，列数所在的位置为1，其它几列都变成一列，然后列名变为行名...来信者需求： 怎么用R语言把表格CSV文件中的数据变成一列，并且行名为原列名呢，谢谢 1，csv文件，可以用fread函数读取，命名,为dd 2，数据变为一列，如果没有ID这一列，全部都是性状，可以这样运行

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    极值理论 EVT、POT超阈值、GARCH 模型分析股票指数VaR、条件CVaR：多元化投资组合预测风险测度分析|附代码数据

    本文用 R 编程语言极值理论 (EVT) 以确定 10 只股票指数的风险价值（和条件 VaR） 使用 Anderson-Darling 检验对 10 只股票的组合数据进行正态性检验，并使用 Block...然后，安装所需的 R 编程语言包并包含在包库中。R 包包括极值理论函数、VaR 函数、时间序列分析、定量交易分析、回归分析、绘图和 html 格式的包。...结果数据帧的每一行代表记录股价的 10 年中的一个工作日。然后计算数据帧中每一行的均值。一列 10 年的日期被附加到数据框。还创建了仅包含行均值和日期信息的第二个数据框。...然后创建四个按 Block Maxima 数据顺序排列的图。最后，根据 gev() 函数创建 Block Maxima 分析参数表。...# 条件缩减是最差的0.95%缩减的平均值 ddGV <- xdrow(aEVts[,2]) # CvaR（预期亏损）估计值 CvaR(ts(alE), p=0.95, meho="miie") 第

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    极值理论 EVT、POT超阈值、GARCH 模型分析股票指数VaR、条件CVaR：多元化投资组合预测风险测度分析|附代码数据

    本文用 R 编程语言极值理论 (EVT) 以确定 10 只股票指数的风险价值（和条件 VaR） 使用 Anderson-Darling 检验对 10 只股票的组合数据进行正态性检验，并使用 Block...然后，安装所需的 R 编程语言包并包含在包库中。R 包包括极值理论函数、VaR 函数、时间序列分析、定量交易分析、回归分析、绘图和 html 格式的包。...结果数据帧的每一行代表记录股价的 10 年中的一个工作日。然后计算数据帧中每一行的均值。一列 10 年的日期被附加到数据框。还创建了仅包含行均值和日期信息的第二个数据框。...然后创建四个按 Block Maxima 数据顺序排列的图。最后，根据 gev() 函数创建 Block Maxima 分析参数表。...本文摘选 《 R语言极值理论 EVT、POT超阈值、GARCH 模型分析股票指数VaR、条件CVaR：多元化投资组合预测风险测度分析 》

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    极值理论 EVT、POT超阈值、GARCH 模型分析股票指数VaR、条件CVaR：多元化投资组合预测风险测度分析|附代码数据

    本文用 R 编程语言极值理论 (EVT) 以确定 10 只股票指数的风险价值（和条件 VaR） 使用 Anderson-Darling 检验对 10 只股票的组合数据进行正态性检验，并使用 Block...然后，安装所需的 R 编程语言包并包含在包库中。R 包包括极值理论函数、VaR 函数、时间序列分析、定量交易分析、回归分析、绘图和 html 格式的包。...结果数据帧的每一行代表记录股价的 10 年中的一个工作日。然后计算数据帧中每一行的均值。一列 10 年的日期被附加到数据框。还创建了仅包含行均值和日期信息的第二个数据框。...然后创建四个按 Block Maxima 数据顺序排列的图。最后，根据 gev() 函数创建 Block Maxima 分析参数表。...---- 本文摘选 《 R语言极值理论 EVT、POT超阈值、GARCH 模型分析股票指数VaR、条件CVaR：多元化投资组合预测风险测度分析 》 ----

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    极值理论 EVT、POT超阈值、GARCH 模型分析股票指数VaR、条件CVaR：多元化投资组合预测风险测度分析

    p=24182 概要 本文用 R 编程语言极值理论 (EVT) 以确定 10 只股票指数的风险价值（和条件 VaR）。...然后，安装所需的 R 编程语言包并包含在包库中。R 包包括极值理论函数、VaR 函数、时间序列分析、定量交易分析、回归分析、绘图和 html 格式的包。...结果数据帧的每一行代表记录股价的 10 年中的一个工作日。然后计算数据帧中每一行的均值。一列 10 年的日期被附加到数据框。还创建了仅包含行均值和日期信息的第二个数据框。...然后创建四个按 Block Maxima 数据顺序排列的图。最后，根据 gev() 函数创建 Block Maxima 分析参数表。...---- 本文摘选《R语言极值理论 EVT、POT超阈值、GARCH 模型分析股票指数VaR、条件CVaR：多元化投资组合预测风险测度分析》

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    极值理论 EVT、POT超阈值、GARCH 模型分析股票指数VaR、条件CVaR：多元化投资组合预测风险测度分析

    p=24182 本文用 R 编程语言极值理论 (EVT) 以确定 10 只股票指数的风险价值（和条件 VaR）（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。...然后，安装所需的 R 编程语言包并包含在包库中。R 包包括极值理论函数、VaR 函数、时间序列分析、定量交易分析、回归分析、绘图和 html 格式的包。...结果数据帧的每一行代表记录股价的 10 年中的一个工作日。然后计算数据帧中每一行的均值。一列 10 年的日期被附加到数据框。还创建了仅包含行均值和日期信息的第二个数据框。...然后创建四个按 Block Maxima 数据顺序排列的图。最后，根据 gev() 函数创建 Block Maxima 分析参数表。...# 条件缩减是最差的0.95%缩减的平均值 ddGV <- xdrow(aEVts\[,2\]) # CvaR（预期亏损）估计值 CvaR(ts(alE), p=0.95, meho="miie") 第

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    极值理论 EVT、POT超阈值、GARCH 模型分析股票指数VaR、条件CVaR：多元化投资组合预测风险测度分析|附代码数据

    本文用 R 编程语言极值理论 (EVT) 以确定 10 只股票指数的风险价值（和条件 VaR） 使用 Anderson-Darling 检验对 10 只股票的组合数据进行正态性检验，并使用 Block...然后，安装所需的 R 编程语言包并包含在包库中。R 包包括极值理论函数、VaR 函数、时间序列分析、定量交易分析、回归分析、绘图和 html 格式的包。...结果数据帧的每一行代表记录股价的 10 年中的一个工作日。然后计算数据帧中每一行的均值。一列 10 年的日期被附加到数据框。还创建了仅包含行均值和日期信息的第二个数据框。...然后创建四个按 Block Maxima 数据顺序排列的图。最后，根据 gev() 函数创建 Block Maxima 分析参数表。...# 条件缩减是最差的0.95%缩减的平均值 ddGV <- xdrow(aEVts[,2]) # CvaR（预期亏损）估计值 CvaR(ts(alE), p=0.95, meho="miie") 第

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    用R语言用Nelson Siegel和线性插值模型对债券价格和收益率建模|附代码数据

    保证金购买是指投资者先从银行或经纪人处借得资金购买证券，而所购买的证券作为借入资金的抵押 债券基础  零息债券是指以贴现方式发行，不附息票，而于到期日时按面值一次性支付本利的债券。...我们还将调用某些数据和计算。 让我们加载库并检查收益率曲线数据。...- R语言使用随机技术差分进化算法优化的Nelson-Siegel-Svensson模型 01 02 03 04 债券价格和收益率 在这一部分中，我们将看到构建债券价格和收益率的方法。...## [1] 0.03960396 0.04717001 0.05417012 0.06103379 线性插值 R03<-0.055 R04<-0.06 R03p75<-((4-3.75)*0.055...coupon_rate=0.05,maturity=15) ## Beta0 Beta1 Beta2 ## -812.6079 -207.1989 -173.0285 ---- 本文选自《用R语言用

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