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Excel公式：提取行中的第一个非空值

标签：Excel公式，INDEX函数，MATCH函数 有时候，工作表行中的数据可能并不在第1个单元格，而我们可能会要获得行中第一个非空单元格中的数据，如下图1所示。...图1 可以使用INDEX函数/MATCH函数的组合来解决这个问题，如果找不到的话，再加上IFERROR函数来进行错误处理。...在单元格H4中输入公式： =IFERROR(INDEX(C4:G4,0,MATCH("*",C4:G4,0)),"空") 然后向下拖拉复制公式至数据单元格末尾。...公式中，使用通配符“*”来匹配第一个找到的文本，第二个参数C4:G4指定查找的单元格区域，第三个参数零（0）表示精确匹配。 最后，IFERROR函数在找不到单元格时，指定返回的值。...这里没有使用很复杂的公式，也没有使用数组公式，只是使用了常用的INDEX函数和MATCH函数组合来解决。公式很简单，只是要想到使用通配符（“*”）来匹配文本。

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R语言第二章数据处理②选择行

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..., "virginica" ) ) 过滤变量后选择行 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 <- my_data...(height)) #选择height属性非NA的行 friends_data %>% filter(!...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。...> 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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R In Action |基本数据管理

学习R会慢慢的发现，数据的前期准备通常会花费很多的时间，从最基础的开始学，后面逐渐使用更便利的工具（R包）解决实际的问题。...1)leadership$age[leadership$age == 99] <- NA within()可以认为是数据框版本的with(),将每一行都设置为缺失值，然后按条件赋值（字符型变量，还不是有序因子...4.5 缺失值 R中的字符型缺失值与数值型数据使用的缺失值符号是相同的。缺失值以符号NA（Not Available，不可用）表示。...sum(leadership$q5, na.rm=TRUE) 4.5.4 函数na.omit()可以移除所有含有缺失值的观测（行）。...（有放回和无放回的）抽取大小为n的一个随机样本： 示例：从1到数据框中观测的数量（总数），抽取的数目和参数：是否放回抽样（仅从总体中取样or越取样本越少） mysample <- leadership[

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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...(1234) #随机生成100个1~6的数列 # 对应每行（100行）行中随机选择一个变点位置（共100个变点） randx <- ceiling(runif(100, min = 0, max =...1)*6) #创建一个空数列,用于存储单值列 mx1 <- matrix(NA,nrow=nrow(mx),ncol = 1) for (i in 1:nrow(mx)) { # 对mx每一行和改行的随机列...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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入门 | 简易指南带你启动 R 语言学习之旅

a <- 3 上面的代码声明了一个变量「a」并分配了值 3。 typeof() 函数返回变量的数据类型。...和原子向量不同，列表中的变量不局限于单一的数据类型，可以包含任意的数据类型的混合。一个列表可以包含其它列表。 R 语言中的列表可以用 list() 函数创建。...数据是由带有行和列的数据表格表示的。 我们通常在数据帧里读取一个 csv 文件，使用 read.csv() 或 read.table() 函数，然后把 csv 文件的名字作为参数输入函数里来实现的。...关于 mpg 数据集：这是一个关于燃料经济的数据集，包含了从 1999 年到 2008 年 38 种流行车款的数据。 1....一个 234 行和 11 个变量的数据帧； 2. displ-发动机排量，以升为单位； 3. hwy-高速公路耗油量，英里每加仑。 ?

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没有完美的数据插补法，只有最适合的

3、非随机丢失（MNAR，Missing not at Random）：有两种可能的情况。...从中选择最靠谱的预测变量，并将其用于回归方程中的自变量。缺失数据的变量则被用于因变量。自变量数据完整的那些观测行被用于生成回归方程；其后，该方程则被用于预测缺失的数据点。...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。...多重插补 1、插补：将不完整数据集缺失的观测行估算填充m次（图中m=3）。请注意，填充值是从某种分布中提取的。模拟随机抽取并不包含模型参数的不确定性。...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。

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R语言第二章数据处理⑨缺失值判断和填充

x=c(1,2,3,4,NA),y=c(6,7,NA,8,9)))) #na.omit函数可以直接删除值所在的行 识别缺失值的基本语法汇总 str(airquality) complete.cases...complete.cases(airquality),]) #计算有缺失值的样本量 is.na(airquality$Ozone) #TRUE为缺失值，FALSE为非缺失值 table(is.na(...数据集中第4列NA的行标识 datatr<-newnhanes2[-sub,] #方法一：将第4列不为NA的数存入数据集datatr中 datatr<-newnhanes2[complete.cases...(newnhanes2[,4]),] #方法二：将第4列不为NA的数存入数据集datatr中 datate<-newnhanes2[sub,] #方法一：将第4列为NA的数存入数据集datate中...fit对nhanes2中chl中的缺失数据进行预测 缺失值随机森林插补 library(missForest) z<-missForest(airquality) #用随机森林迭代弥补缺失值 air.full

2.7K52

R语言函数的含义与用法，实现过程解读

1 逻辑的向量。 > y <- x[!is.na(x)]    表示将向量x中的非NA元素赋给y； > (x+1)[(!...is.na(x)) & x>0] -> z     表示创建一个对象z，其中的元素由向量x+1中与x中的非缺失值和正数对应的向量组成。 2....外部文件：创建数据帧最简单的方法应当是使用read.table()函数从外部文件中读取整个数据帧。...逻辑值和因子在数据帧中保持不变，字符向量将被强制转化为因子，其水平是字符向量中所出现的值； 4 数据帧中作为变量的向量结构必须具有相同的长度，而矩阵结构应当具有相同的行大小。...此时文件要符合特定的格式： 1 第一行应当提供数据帧中每个变量的名称； 2 每一行(除变量名称行)应包含一个行标号和各变量的值。

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R语言函数的含义与用法，实现过程解读

1 逻辑的向量。 > y <- x[!is.na(x)]    表示将向量x中的非NA元素赋给y； > (x+1)[(!...is.na(x)) & x>0] -> z     表示创建一个对象z，其中的元素由向量x+1中与x中的非缺失值和正数对应的向量组成。 2....外部文件：创建数据帧最简单的方法应当是使用read.table()函数从外部文件中读取整个数据帧。...逻辑值和因子在数据帧中保持不变，字符向量将被强制转化为因子，其水平是字符向量中所出现的值； 4 数据帧中作为变量的向量结构必须具有相同的长度，而矩阵结构应当具有相同的行大小。...此时文件要符合特定的格式： 1 第一行应当提供数据帧中每个变量的名称； 2 每一行(除变量名称行)应包含一个行标号和各变量的值。

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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

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。...如果存在缺失值，返回TRUE，反正为FALSE。我们以DMwR中的一个数据集algae来演示数据的缺失值处理过程。...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[!...(3)完全非随机缺失则属于较为严重的问题，指数据的缺失依赖于变量本身，我们往往需要去检查数据的搜集过程，较多的调查对象没有回答某一个问题，需要弄明白为什么他们不回答?是涉及隐私或者问题设置不清楚?...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。

3.9K41

R语言处理缺失数据的高级方法

（2）随机缺失：若某变量上的缺失数据与其他观测变量相关，与它自己的未观测值不相关，则数据为随机缺失（MAR）。 （3）非随机缺失：若缺失数据不属于MCAR或MAR，则数据为非随机缺失（NIMAR）。...5.理性处理不完整数据 6.完整实例分析（行删除） 函数complete.cases（）、na.omit（）可用来存储没有缺失值的数据框或矩阵形式的实例（行）： [plain] view plaincopy...（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）。...简单插补的一个优点是，解决“缺失值问题”时不会减少分析过程中可用的样本量。虽然 简单插补用法简单，但对于非MCAR的数据会产生有偏的结果。...9.R中制作出版级品质的输出 常用方法：Sweave和odfWeave。 Sweave包可将R代码及输出嵌入到LaTeX文档中，从而得到 PDF、PostScript和DVI格式的高质量排版报告。

2.6K70

R语言数据分析与挖掘(第一章):数据预处理(3)——数据整理

y的行是否全在输出文件中，默认值为FALSE; Sort:逻辑值，指定参数by中的列是否需要排序，默认值为TRUE; Sutlives:字符串向量，指定除参数by小中的列外相同列名的后缀； Incomparables...,输出一个5*3的矩阵，其中元素为矩阵a、c按列合并，空格位置用“NA”填补;如果不指定所有数据合并，则去掉含有缺失值的行后输出， 结果为4*3的矩阵。...:2.500 还可以通过随机抽样的方法选取子集。在医学统计学或者流行病学里的现场调查、样本选择经常会提到一个词：随机抽样。随机抽样是为了保证各比较组之间均衡性的一个很重要的方法。...sample(x, size, replace = FALSE, prob = NULL) x是指要进行抽样的数据对象；size是一个非负整数，指定抽样的大小，replace是否重复抽样，默认值为FALSE...150 > d2<-iris[sample(1:150,size=50),] # iris数据集中的150行观测值中随机抽取50条。

1.3K42

R语言泰坦尼克号随机森林模型案例数据分析|附代码数据

使用样本函数很容易在R中进行模拟。假设我们想在10行的训练集上进行装袋。...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。...因此，让我们使用可用的年龄值在数据子集上生成一个树，然后替换缺少的那些样本： > combi$Age[is.na(combi$Age)] <- predict(Agefit, combi[is.na(combi...我们的数据框现已被清理。现在进入第二个限制：R中的随机森林只能消化多达32个等级的因子。我们的FamilyID变量几乎翻了一倍。...---- 本文选自《R语言泰坦尼克号随机森林模型案例数据分析》。

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安装读取的Excel的包

这个是Rstdio的安装界面 ? 这个是下载的目录 ? 选择了一个,安装(其实还没有被安装) ? 安装过程 总览 readxl软件包使从Excel到R的数据获取变得容易。...如果NAs由非空白单元格表示，则设置na参数。...3.2 1.3 0.2 ＃>＃…还有147行 如果您不熟悉用于数据导入的tidyverse约定，则可能需要查阅R for Data Science中的数据导入一章。...这是一种基于libxlsxwriter将数据帧导出到xlsx的可移植且轻量级的方法。它比openxlsx简约得多，但是在简单的示例上，它的速度似乎快两倍，并且可以写入较小的文件。...非表格数据和格式设置：tidyxl专注于从Excel导入尴尬和非表格数据。它还“以整洁的结构显示单元格内容，位置和格式以供进一步操作”。 请注意，readxl项目是与“参与者行为准则”一起发布的。

2K41

R语言实战（18）—处理缺失数据的高级方法

识别具体的缺失值 is.na() 、 is.nan() 矩阵或数据框中没有缺失值的行 函数 complete.cases()+ sum() 和 mean() 函数 举例： # 例子1 y <- c(1,...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。...行删除法假定数据MCAR（即完整的观测只是全数据集的一个随机子样本）的前提下应用的。...行删除法假定数据MCAR（即完整的观测只是全数据集的一个随机子样本）。此例中，我们假定42种动物是62种动物的一个随机子样本。...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。

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R语言笔记完整版

【R笔记】R语言函数总结 R语言与数据挖掘：公式；数据；方法 R语言特征 对大小写敏感 通常，数字，字母，. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母)。不过，一个命名必须以 ....一行中，从井号(#)开始到句子收尾之间的语句就是是注释。 R是动态类型、强类型的语言。.../RData")——加载目录中的*.RData，把文档-词项矩阵从磁盘加载到内存中 数据查看 通用对象 R是一种基于对象（Object）的语言，对象具有很多属性（Attribute），其中一种重要的属性就是类...(Data)] <- 0——数据框多维变量中给NA值赋值为0 apply（A，Margin，FUN，...）...（）——如果向量中至少包括1个NA值，则返回错误；如果不包括任何NA，则返回原有向量 merge(x = targets, y = infanty)——合并数据框，x和y是待合并数据框，相同属性字段也会合并在一起

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R语言vs Python：数据分析哪家强？

在两种方法中，我们均在dataframe的列上应用了一个函数。在python中，如果我们在非数值列（例如球员姓名）上应用函数，会返回一个错误。要避免这种情况，我们只有在取平均值之前选择数值列。...如果我们直接使用R中的mean函数，就会得到NA，除非我们指定na.rm=TRUE，在计算均值时忽略缺失值。 绘制成对散点图 ---- 一个探索数据的常用方法是查看列与列之间有多相关。...，我们移除了所有非数值列，以及包含缺失值的列。...拟合一个随机森林模型 ---- 一元线性回归表现的不错，但是我们怀疑数据中可能存在非线性。因此，我们想要拟合一个随机森林模型。...R代码比Python更复杂，因为它没有一个方便的方式使用正则表达式选择内容，因此我们不得不做额外的处理以从HTML中得到队伍名称。R也不鼓励使用for循环，支持沿向量应用函数。

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