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1
回答
使用
R
使用
NA
替换
异
常值
的
函数
、
Y = c(runif(1000), sds <- apply(data, 2, sd,
na
.rm = TRUE)
替换
所有的异
常值
。我
使
浏览 11
提问于2019-06-05
得票数 1
回答已采纳
1
回答
用
NA
替换
R
数据帧中
的
异
常值
、
、
我在
R
数据框中有一些数据。我必须去掉其中
的
异
常值
。我正在
使用
boxplot
函数
来删除其中
的
异
常值
。尽管此方法删除了完整
的
行。 我如何修改它来用
NA
替换
异
常值
,以便保存数据?下面是我
的
代码: outliers <- boxplot(outlier_H_rem$var1, plot=FALSE)$out { outlier_
浏览 27
提问于2019-10-07
得票数 0
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1
回答
用sd
函数
对离群点进行归并
我正试图找出离群的人,并用
替换
的
方法把他们归罪。我有两个问题想解决: 下面的
函数
查找异
常值
,但是我想用下面描述
的
替换
来查找和计算异
常值
。
函数
返回比列更短
的
向量。我想要
的
是,我希望有一个名为bmi_imputed
的
新列,其中包含了
替换
的
异
常值
.。, 27.5374, 28.5467, 25.0402, 22.1056, 28.0026, 26.79
浏览 5
提问于2020-08-03
得票数 0
回答已采纳
2
回答
如何从data.frame中删除指定行
我想按列将此
函数
应用于data.frame。随后,应从data.frame中删除生成了
NA
`s
的
所有行。remove_outliers <- function(x,
na
.rm = TRUE, ...) { y <- x y[x < (qnt[1
浏览 34
提问于2019-02-12
得票数 0
回答已采纳
2
回答
如何
使用
R
检测和
替换
单个数据集中多列
的
异
常值
?
、
、
我正在尝试从多个数字列中查找和
替换
异
常值
。在我看来,这并不是最好
的
实践,但我正试图为特定
的
用例找出它。创建附加列
的
一个很好
的
例子是将行标记为孤立值,可以找到 ,但它是基于单个列
的
。我
的
数据如下(为了简单起见,我排除了包含因素
的
列): 1 6 1 7
浏览 3
提问于2020-03-26
得票数 0
回答已采纳
1
回答
使用
R
替换
包含NAs
的
多列中
的
离群值
、
我试图用
NA
替换
来自大型数据集(超过3000列和250000行)
的
异
常值
。我想用
NA
替换
大于或小于3标准差
的
观测值。但是,我想在列
的
子集中创建一个
函数
来完成这个任务。为此,我创建了一个带有列名
的
列表,以
替换
异
常值
。但这是行不通
的
。name = factor(c("A"
浏览 3
提问于2014-11-11
得票数 3
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1
回答
R
使用
apply()保存boxplot() groupby中
的
异
常值
、
、
Data reshape或apply()
函数
,用于发现并保存boxplot()
函数
中
的
异
常值
,同时按组标识符对数据进行分组。我
的
第一个尝试是创建一个
函数
,其中包含一个boxplot()
函数
来捕获异
常值
,例如。boxplot(...) $out;然后返回$out(异
常值
)并将结果应用到表df.events$outliers。,我
的
尝试是在
函数
内部创建boxplot()。
使用
apply
浏览 27
提问于2020-11-24
得票数 1
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2
回答
使用
ifelse删除异
常值
、
、
我想根据下面的
函数
删除异
常值
,即xhigh值。low <- median(x,
na
.rm=TRUE)-5*(mad(x)) out <- if_else(x > high,
NA
_real_,ifelse(x < low,
NA
_real_, x)) 将x>high
的
值
替换
为
NA</em
浏览 0
提问于2020-08-02
得票数 0
1
回答
使用
异
常值
和
使用
替换
、
、
我
使用
tsoutliers()来识别我
的
结果度量中
的
异
常值
,它为
使用
替换
值提供了一些建议;但是,我不确定如何
替换
数据中
的
值。我想创建一个变量来
使用
来自输出
的
$index部分
的
信息来标记异
常值
或非异
常值
的
记录(1和0);我尝试了以下操作,但没有成功: tsoutliers(df$Y) df$outliers = which(is.
na</e
浏览 68
提问于2021-09-23
得票数 0
1
回答
使用
索引
替换
df中
的
值
、
我正在尝试检测数据中
的
异
常值
,并将异
常值
替换
为NAs。我轻巧地修改了这里提供
的
函数
:。当尝试一个向量
的
函数
时,它工作得很好,但我
的
问题是当我在dataframe上
使用
它时。该
函数
检测异
常值
,但我不知道如何获得数据格式
的
结果。 因此,我想要
的
是我
的
原始数据被
NA
所取代,
NA
将被检测到
的<
浏览 1
提问于2016-09-28
得票数 1
回答已采纳
3
回答
如何用
R
中具有特定值范围
的
NA
替换
离群值?
、
、
、
、
我有气候数据,我试图用
NA
替换
异
常值
。我不
使用
boxplot(x)$out是因为我有一系列
的
值可以用来计算离群点。temp_range <- c(-15, 45)humidity_range <- c(0, 100) (我强调了应该根据范围用
NA
替换
的
值。)因此,temp1和temp2异
常值
必须根据temp_range
替
浏览 0
提问于2016-10-24
得票数 1
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2
回答
用不同
的
颜色显示
R
热图异
常值
、
、
、
希望用不同
的
颜色标记
R
矩阵中
的
异
常值
。假设我有如下数据5 4 3 2 3现在我想用不同
的
颜色标记500,用热图
的
默认颜色标记矩阵
的
其余部分。
浏览 1
提问于2016-09-02
得票数 1
2
回答
减少离群值
的
函数
、
、
我正在
使用
支持向量机,并希望减少异
常值
。所以我有一个
函数
,把离群值减少到原始值
的
70%。我发现这种方法比winsorization更好,因为它没有给很多数据点分配相同
的
值,它创造了更均匀
的
传播。减少离群值
的
功能- x[x < quantile(x,0.25,
na
.rm = TRUE) - 3 * IQR(x,
na
.rm = TRUE)| x > quantil
浏览 0
提问于2019-06-20
得票数 0
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1
回答
在
R
中
替换
整组数据中
的
离群值(基于Tukey和分类变量
的
每个级别)
、
如何根据一个分类变量检测所有数据集(所有连续列)
的
异
常值
,并将它们
替换
为
NA
。我想
使用
Tukey技术,但是集中在一个分类变量
的
每个级别上。例如,将mtcars[, -c(8,9)]
的
异
常值
替换
为
NA
,基于mtcars$am
的
每个级别或如何修改这段代码以处理am
的
每个级别中
的
所有变量 lapply(mtcars, function(x){sort
浏览 3
提问于2017-07-16
得票数 1
回答已采纳
2
回答
几个未去除
的
异
常值
、
我正在处理大量
的
数据,其中包含outliers.The代码,可以很好地处理大多数数据集,但不能处理少数数据集。以下是示例数据:m=rnorm(200)m[2]=50library(outliers)for(i in 1:length(lg)){ m[i]=
NA
}} 这将用NAs
替换
异
浏览 2
提问于2012-06-11
得票数 0
回答已采纳
1
回答
R
:迭代异常点检测
、
1 A T 53 2 C T 42 2 C N 352 C U 56outliers <- d[, chisq.out.test(V3), list(V, V1)] 主要
的
问题是,这个
函数
将返回(V,V1)
的</em
浏览 1
提问于2014-05-21
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何循环我
的
数据中所有的KPI
upr = quantile(i, .75) + hinge_spread) %>%我试图遍历数据中所有的kpi,得到异
常值
,
函数
只对一个异
常值
工作,但在循环中不起作用。eval中
的
错误(
替换
(Expr),环境,附文):如果'
na
.rm‘是假
的
,则不允许缺少值和NaN:警告消息:在分位数中(as.numeric(X),c(0.25,0.75),
na
.rm= <
浏览 8
提问于2021-12-17
得票数 1
2
回答
如何从盒图()$out创建
的
向量中
替换
R
中
的
异
常值
我想知道如何在
R
中用"
NA
“
替换
离群值,假设这些异
常值
存储在一个用boxplot()$out创建
的
向量中。现在,我想用"
NA
“
替换
离群值,而不是完全删除它们所在
的
行,这样我就可以将数据保存在与异
常值
对应
的
行中,而其他列在各自
的
因素中(即Value2中
的
3和8)不属于异
常值
。我需要知道如何用
NA
替换
值,以便以后
浏览 0
提问于2019-03-05
得票数 1
回答已采纳
1
回答
R
Dplyr:如何有条件地
替换
匹配列表中
的
项
的
向量中
的
项
、
、
我想写一个
函数
,它(1)
使用
1.5*IQR和3* IQR方法按组查找异
常值
和极值,(2)对异
常值
进行计数,(3)如果异
常值
的
数量大于2,则仅
使用
NA
替换
极端值,但如果异
常值
的
数量小于或等于2,则
使用
NA
替换
异
常值
的
值。因为这是分组计算,所以我选择
使用
dplyr。我希望将此
函数
浏览 29
提问于2020-06-06
得票数 2
回答已采纳
2
回答
在大型数据集(6000+列)中用
NA
代替按标准差查找异
常值
、
、
、
我已经找到了一些类似于我正在寻找
的
答案,但是代码没有起作用。披露:我还知道,在统计上,对于移除异
常值
有很强
的
看法,并且考虑到SD是计算出
的
,其中包括例外值,所以
使用
SD作为排除它们
的
措施。,但是当我执
浏览 3
提问于2020-01-03
得票数 2
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