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数据处理基础—数据类型了解一下

例外是如果您使用其他语言(如C)直接访问R数据,但这超出了本课程范围。相反,我们考虑基本数据类型:数字,整数,逻辑和字符,以及称为“因子更高级数据类。...,它仍将执行此操作,但数据换为NA: as.numeric("H") ## Warning: NAs introduced by coercion ## [1] NA 上面我们试图将由双引号标识“...字符”数据强制换为无意义数字数据,因此我们触发(“threw”)警告消息。...因此,当存储具有重复元素字符串向量,更有效地办法是每个元素分配给整数并将向量存储为整数和附加字符串与整数关联表格中。因此,默认情况下,R读取数据表文本列作为因子。...例如,两个因子结合在一起会将它们转换为数字形式,原始字符丢失。

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R语言基础教程——第8章:文件输入与输出

(`) (5)dec decimal用于指明数据文件中小数小数点。 (6)numerals 字符串类型。用于指定文件中数字换为双精度数据丢失精度情况下如何进行转换。...()函数读取字符型数据是否转换为因子变量。...当其取值为FALSE,该函数将把字符型数据转换为因子型数据,取值为TRUE,仍将其保留为字符型数据。...其取值可以是逻辑值向量(必要可以循环赋值),数值型向量或字符型向量,以控制哪些列不被转换为因子。...注意:可以通过设置参数 colClasses = "character"来阻止所有列转换为因子,包括数值型列。 (10)na.strings 可选用于表示缺失值字符向量。

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R语言︱数据分组统计函数族——apply族用法与心得

NA #当index不是因子时,可以用as.factor()把参数强制转换成因子 额外案例,实现excel中数据透视表功能 #利用tapply实现类似于excel里数据透视表功能: > da...6 7 2009 NA 8 9 10 3、函数table(求因子出现频数) 使用格式为: table(..., exclude = if (useNA == "no") c(NA, NaN),...., USE.NAMES = TRUE) X表示一个向量或者表达式对象,其余对象将被通过as.list强制换为list simplify 逻辑值或者字符串,如果可以,结果应该被简化为向量、矩阵或者高维数组...X 一个列表 classes 关于类名字符向量,或者为any则匹配任何类 deflt 默认结果,如果使用了how=”replace”,则不能使用 how 字符串匹配三种可能结果 参考文献:...lapply中所要使用函数,一定需要是输入为单一变量,输出为单一变量可以存至list中。

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R语言基础教程——第3章:数据结构——因子

因子具有因子水平(Levels),用于限制因子元素取值范围,R强制因子水平是字符类型,因子元素只能从因子水平中取值,这意味着,因子每个元素要么是因子水平中字符(或转换为其他数据类型),要么是缺失值...通常情况下,在创建数据框变量,R隐式把数据类型为字符列创建为因子,这是因为R会把文本类型默认为类别数据,并自动转换为因子。前面我们在讲数据框,就有提到。...如果x不是字符向量,那么使用as.character(x)把x转换为字符向量,然后获取x向量水平。x向量取值跟levels有关。...在数据清理,可能需要去掉与因子水平对应数据,通常情况下,需要删除未使用因子水平,可以使用droplevels函数,它接受因子或是数据框作为参数。...heights$gender <- droplevels(heights$gender) 5 把因子水平转换为字符串 在数据清理中,有时需要把因子换为字符,通常情况下,使用as.character()

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R语言 常见函数知识点梳理与解析 | 精选分析

) 5、complete.cases( ) 判断对象中是否数据完全 6、grep()找出所数据框中元素所在列值(仅数据框中) 7、assign()通过变量字符串来赋值 8、 split()根据因子变量拆分数据框...8 9 10 8、 split()根据因子变量拆分数据框/向量 split(x,f);x 可以为向量或者数据框,f 为对应因子,函数以列表形式返回 > x = data.frame(matrix...、字符串处理函数 character:字符型向量 nchar:字符数 substr:取子串 format,format C:把对象用格式转换为字符串 paste,strsplit:连接或拆分 charmatch...,pmatch:字符串匹配 grep,sub,gsub:模式匹配与替换 16、因子 factor:因子 codes:因子编码 levels:因子各水平名字 nlevels:因子水平个数 cut...:把数值型对象分区间转换为因子 table:交叉频数表 split:按因子分组 aggregate:计算各数据子集概括统计量 tapply:对“不规则”数组应用函数 17、数学计算 +, -, *,

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R语言常用函数速查

字符串处理 character:字符型向量 nchar:字符数 substr:取子串format,formatC:把对象用格式转换为字符串paste,strsplit:连接或拆分charmatch,pmatch...因子 factor:因子 codes:因子编码 levels:因子各水平名字nlevels:因子水平个数 cut:把数值型对象分区间转换为因子table:交叉频数表 split:按因子分组aggregate...数组 array:建立数组 matrix:生成矩阵data.matrix:把数据框转换为数值型矩阵lower.tri:矩阵下三角部分 mat.or.vec:生成矩阵或向量t:矩阵置 cbind:把列合并为矩阵...rbind:把行合并为矩阵diag:矩阵对角元素向量或生成对角矩阵aperm:数组置 nrow, ncol:计算数组行数和列数dim:对象维向量 dimnames:对象维名row/colnames...eval,expression:表达式计算system.time:表达式计算计时 invisible:使变量不显示menu:选择菜单(字符列表菜单) 其它与函数有关还有:delay,delete.response

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pandas 变量类型转换 6 种方法

='ignore') # 时间字符串和bool类型强制换为数字, 其他均转换为NaN pd.to_numeric(s, errors='coerce') # downcast 可以进一步转化为...int或者float pd.to_numeric(s) # 默认float64类型 pd.to_numeric(s, downcast='signed') # 转换为整型 4、转换字符类型 数字字符类型非常简单...比如,当我们遇到'[1,2,3]'这种情况时候,我们实际想获取里面的列表,但是现在却是个字符串类型,我们可以使用eval函数''这个外套直接去掉,去掉后自动转换成里面数据类型。...默认情况下,convert_dtypes尝试Series或DataFrame中每个Series转换为支持dtypes,它可以对Series和DataFrame都直接使用。...如果convert_integer也为True,则如果可以浮点数忠实地转换为整数,则将优先考虑整数dtype 下面看一组示例。 通过结果可以看到,变量都是是创建默认类型。

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Pandas 数据类型概述与转换实战

在进行数据分析,确保使用正确数据类型是很重要,否则我们可能会得到意想不到结果或甚至是错误结果。...NA Finite list of text values 不过在大多数情况下,无需担心是否应该尝试显式地 pandas 类型强制为对应于 NumPy 类型。...所有值都被解释为 True,但最后一位客户 Active 标志为 N,竟然也被转换为 True 了 所以,我们可以得到,astype() 使用是有条件,仅在以下情况下才有效: 数据是干净,可以简单地转换为一个数字...数值转换为字符串对象 如果数据有非数字字符或者不是同质,那么 astype() 将不是类型转换好选择。...python 字符串函数去除“$”和“,”,然后值转换为浮点数 也许有人会建议使用 Decimal 类型货币。

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R语言入门系列之一

在不用变量赋值情况下R平台里也可以直接进行数学运算,其运算符优先级与数学中一致。赋值为字符字符串需要添加引号。...a,b,c,sep=" ")a、b、c粘贴为一个字符串,空格分割tolower()转换为小写,toupper()转换为大写substring()substring(a,1,3)返回字符对象a中第1到第...当向量含有缺失值,若是计算向量均值、方差等,需要在函数内设置参数na.rm=TRUE来去除缺失值。对于函数使用方法可以使用?function来查询。...名义型变量例如不同膳食类型、不同糖尿病类型,一般为字符型;有序型变量表示一种顺序关系,例如癌症早、中、晚期,虽然也可以用数字表示,但不是数值关系,没有比较意义,也无法衡量不同阶段间差别大小;连续性变量可以为两个值之间任何值...由于因子存在,数据分组信息等都可以转换为一个变量,从而使得数据框可以存储远多于矩阵数据。 1.4列表 列表(list)是R中最复杂一种数据类型。

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基于 mlr 包逻辑回归算法介绍与实践(上)

新画作整个分类过程 通过使用算法学习得到线性模型,新数据铜含量(copper)和铅含量(lead)转换为它们 log odds (或 logits)。...对于泰坦尼克号数据集,主要有以下三个处理步骤: Survived, Sex, Pclass 三个变量换为因子(factor)。...(feature selection) 2.2.1 转换为因子 (converting to factors) 每个变量都应该被视为一个因子,因为它们代表了在整个数据集中重复出现不同情况之间离散差异...mutate_at(.vars = fctrs, .funs = factor) %>% #变量换为因子 mutate(FamSize = SibSp + Parch) %>% #定义新变量...第二种选择是使用一些算法来估计那些缺失值,用这些估计值替换 NA,并使用这个新数据集来训练模型。估计缺失值方法有很多种,例如均值插补,也就是取缺失数据变量均值,用它来替换缺失值。

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关于数据类型转换面试题总结

谈谈你对于二者看法 4.一个变量强制换为字符串,你能说几种方法? 5.通常两种字符方法: String(a) 和 a+""。他们之间是否存在差异?...9.什么样处理可以使得下面的代码输出为true? ? 10.一个变量强制换为数字类型,都进行了哪些操作? 问题解答 1.下面的代码输出是什么?解释其原理。 ?...4.一个变量强制换为字符串,你能说几种方法?...此例重点是想提醒大家,每次类型转换都会调用变量valueOf()方法,应该尽量知道自己在做什么,才可以做类似这样比较操作。 10.一个变量强制换为数字类型,都进行了哪些操作?...变量强制换为数字遵循是ToNumber操作。

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快速掌握apply函数家族推荐这篇文档

sapply:与 lapply 类似,但它自动结果转换为向量、矩阵或数组。 apply:用于对矩阵或数组行、列或其他维度进行循环操作。...例如,下面的代码使用 lapply 函数对列表中每个字符串执行 toupper 函数,将其转换为大写: # 创建列表 x <- list("apple", "banana", "cherry") #...❝如果想要将结果转换为向量、矩阵或数组,可以使用 sapply 函数。它基本语法与 lapply 类似,只是 lapply 替换为 sapply 即可。...❞ 例如,下面的代码使用 sapply 函数列表中每个字符串转换为大写: # 创建列表 x <- list("apple", "banana", "cherry") # 使用 sapply 函数对列表中每个字符串执行...6 9 例子 2:使用 apply 函数矩阵置 下面的代码使用 apply 函数矩阵置: # 创建矩阵 x <- matrix(1:9, nrow = 3) # 使用 apply 函数矩阵

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【基础】R语言2:数据结构

数据类型数值型:用于直接计算加减乘除字符串型:可以进行连接,转换,提取等逻辑型:真或假日期型等R对象R语言中变量可以赋值给变量任何事物,包括常量、数据结构、函数甚至图形对象都拥有某种模式,描述此对象是如何储存...$名称访问3.attach()4.with()单双括号区别因子factor——用于统计分析因子用factor()函数把字符型向量转换成因子x <- c("男", "女", "男", "男", "女"...# Levels: 男 女attributes(sex)## $levels## [1] "男" "女"## ## $class## [1] "factor"as.numeric(sex) #把因子换为纯粹整数值...x不同值来求得 #labels:指定各水平标签, 不指定时用各水平值对应字符串 #exclude:指定要转换为缺失值(NA)元素值集合 #ordered:取真值表示因子水平是有次序(按编码次序...)cut()函数连续取值变量,可以用cut()函数将其分段, 转换成因子使用breaks()参数指定分点, 最小分点要小于数据最小值, 最大分点要大于等于数据最大值, 默认使用左开右闭区间分组cut

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R数据科学|第十一章内容介绍

使用forcats处理因子 因子在 R 中用于处理分类变量。从历史上看,因子远比字符串更容易处理。因此,R 基础包中很多函数都自动字符串转换为因子。...准备工作 使用forcats包来处理因子,这个包提供了能够处理因子工具,其中还包括了处理因子大量辅助函数。...library(tidyverse) library(forcats) 创建因子 假设我们想要创建一个记录月份变量: x1 <- c("Dec", "Apr", "Jan", "Mar") 使用字符串来记录月份有两个问题...在创建因子时,水平设置为unique(x),或者在创建因子后再对其使用fct_inorder()函数,也可以达到这个目的: f1 <- factor(x1, levels = unique(x1))...默认情况下,ggplot2 会丢弃没有任何数据那些水平,你可以使用以下代码来强制显示这些水平: ggplot(gss_cat, aes(race)) + geom_bar() + scale_x_discrete

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R语言 apply函数家族详解

apply {base} 通过对数组或者矩阵一个维度使用函数生成值得列表或者数组、向量。 apply(X, MARGIN, FUN, ...)...., simplify = TRUE, USE.NAMES = TRUE) X表示一个向量或者表达式对象,其余对象将被通过as.list强制换为list simplify 逻辑值或者字符串,如果可以,...= TRUE) x 一个原子向量,典型是一个向量 INDEX 因子列表,和x长度一样,元素将被通过as.factor强制换为因子 simplify 若为FALSE,tapply将以列表形式返回阵列...、矩阵或者更高维阵列,详见sapplysimplify参数 USE.NAMES 逻辑值,如果第一个参数...已被命名,将使用这个字符向量作为名字 例: > mapply(rep, 1:4, 4:1)...X 一个列表 classes 关于类名字符向量,或者为any则匹配任何类 deflt 默认结果,如果使用了how=”replace”,则不能使用 how 字符串匹配三种可能结果

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特征工程与数据预处理全解析:基础技术和代码示例

n_neighbors=n_neighbors) return pd.DataFrame(imputer.fit_transform(df), columns=df.columns) 编码 编码是分类变量换为可以提供给机器学习算法使用格式过程...一般包括 标签编码:为类别分配唯一数字标签。 独热编码:分类变量换为二进制向量。 稀有编码:当一个分类变量有一些在数据集中很少出现类别使用这种技术。...这些编码有助于各种数据类型转换为数字格式,使机器学习模型能够提取模式并更准确地进行预测。 标签编码: 标签编码用于分类数据转换为算法可以处理数字格式。...当一个分类变量有一些在数据集中很少出现类别使用这种技术可以防止过拟合,降低这些罕见类别给模型带来噪声。 将不常见类别分组:将不常见类别合并到一个“其他”类别中。...= MinMaxScaler() df[columns] = scaler.fit_transform(df[columns]) return df 分箱 分箱是通过创建一组区间连续变量换为分类变量过程

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JS 基础知识点及常考面试题

其实在这种情况下,'1' 已经不是原始类型了,而是被强制转换成了 String 类型也就是对象类型,所以可以调用 toString 函数。 除了会在必要情况下强类型以外,原始类型还有一些坑。...const b = a b.push(1) 当我们变量赋值给另外一个变量,复制是原本变量地址(指针),也就是说当前变量 b 存放地址(指针)也是 #001,当我们进行数据修改时候,就会修改存放在地址...首先我们要知道,在 JS 中类型转换只有三种情况,分别是: 转换为布尔值 转换为数字换为字符串 我们先来看一个类型转换表格,然后再进入正题 Boolean 在条件判断,除了 undefined,...,那么就会把另一方也转换为字符串 如果一方不是字符串或者数字,那么会将它转换为数字或者字符串 1 + '1' // '11' true + true // 2 4 + [1,2,3] // "41,2,3..." 如果你对于答案有疑问的话,请看解析: 对于第一行代码来说,触发特点一,所以数字 1 转换为字符串,得到结果 '11' 对于第二行代码来说,触发特点二,所以 true 转为数字 1 对于第三行代码来说

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