coord_polar(theta = "y") 将x值设为空，并且fill = category后，即可绘制常规的饼图。...接下来再对这张图进行修饰即可，观察Fig.1A，知道应该做如隐藏x，y轴、移除多余的图形元素、将value值标注在对应的色块中并且居中排列、将图例放在图的下方按照两列排列并隐藏图例名称、图例外有黑边包边...具体来说： position_stack：这是一个位置调整函数，用于在堆叠的条形图或饼图中调整元素的位置。对于堆叠的条形图，它将标签按照条形的高度依次堆叠。...在饼图中，position_stack(vjust = 0.5)用于将标签（如百分比）放置在每个饼图扇形区域的中间位置，从而使得标签更清晰地显示在每个部分的中心。.../results/Figure 1A.pdf') 其中如何在饼图外加分组名称暂未研究明白。
本章将以ggplot2为主进行学习啦~~ ---- 3.1 绘制基本条形图 Q:当你有一个包含两列的数据框，一列为x轴上的位置，一列为y轴上的对应高度，基于此如何绘制条形图？...,aes(x=group,y=weight))+geom_col()# 是不是很简单啊，寥寥几句的代码即可 ： #时间是连续性变量，此时会在x轴上介于最小值和最大值之间所有可能的取值范围处绘制条形 ggplot...参数用来指定填充色，并且必须使用dodge使两组数据在水平上错开排列，# 这里映射的变量需要是分类变量ggplot(cabbage_exp,aes(x=Date,y=Weight,fill=Cultivar...,即c52的d21 #又缺失项时（没有值或者NA），结果会略去不绘，同时相近的条形会自动填充到相应位置 3.3 绘制频数条形图 Q:如果每行数据对应一个样本那么如何针对样本频数绘制条形图？...A：通过设定geom_bar()函数的width可以改变条形的宽度，其默认值为0.9，值越大越宽，最大宽度为1 ggplot(pg_mean,aes(x=group,y=weight))+geom_col
下面就是看看肿瘤样本和正常样本的差别怎么样，这好像有点差 ? 差异基因后热图 热图和火山图拼到一起（画这个图卡死好几次，垃圾电脑口吐芬芳） ? 生存分析（年龄中竟然有好多缺失值？...不过不是用年龄来分析，应该不要紧） 不，年龄中有缺失值还是影响了。那是1.删掉有缺失值的样本还是2.使缺失值在分组中也是缺失值呢？目前我两种方法好像都不会欸，找一找。...先是使用这个 meta3 = meta2[na.omit(meta2$age),]但是结果是少了30行确实数量是对的，但是并没有删除缺失值的行啊，删除了个什么？...行吧，因为前面删除了30个数据，后面又出了问题，exprSet还是535列，但是这就要涉及到exprSet的列名的前12个和meta的行名要对应起来，并且寻找出我之前删掉了哪些确实的不匹配的....饶了我吧...然后我直接返回前面去没有删掉缺失值不取年龄分组，然后继续做下去，发现也得不到后面的图，卒。 ?
原文很长，准备分成几个部分来重复，今天是第一部分 读入数据、查看数据维度、删除缺失值等 shots<-read.csv("data.csv") dim(shots) [1] 30697 25 可以看到原数据集总共包括...25个变量，30697行数据 删除缺失值所在的行 shots<-na.omit(shots) dim(shots) [1] 25697 25 删除缺失值后数据少了5000条。...因为kaggle贴出的数据集目的为：是否可以根据科比20年职业生涯的出手数据来预测下一次投篮是否可以命中。所以在原数据集中删除了5000条shotmadeflags。这部分用来做测试集。...用来拼图(ggplot2出图拼接有一个专门的R包ggpubr，很好用) 数据可视化 散点图看一下科比的投篮方式（shot type） 首先看一下数据集中的combinedshottype变量中都包括哪些值...可以看出绝大部分进攻都以跳投结束 散点图出手距离、柱形图每个距离范围出手次数 shotzonerange变量中包含的值 unique(shots$shot_zone_range) [1] 8-16 ft
结构如下： 数据准备：将数值特征转换为分类；缺失值 EDA:对于数值特征和分类特征:平均价格与这些特征的表现 建模： 分割训练/测试给定年份的数据：例如，在2000年分割数据；根据这些数据训练回归模型...#从网址中提取省份 sapply(df$url, function(x) strsplit(x,'/')[[1]][4]) 检查缺失 #缺失数据图 ggplot(data = ....我决定先保留这个特性，然后用中间值来填充缺失的值（分布是非常倾斜的） 否则，buildingType和communityAverage（pop.）中只有几个缺少的值，我决定简单地删除这些值。...事实上，它们只占了约30行，而整个数据集的数据量为300k+，因此损失不会太大。 下面我简单地删除了我以后不打算使用的特征。...# 缺失数据图 df2 %>% is.na %>% melt %>% ggplot(data = .
一般通过使用其它变量预测或者直接将缺失值设置为默认值的方法填补，这里通过其它变量来预测缺失的年龄信息。...值 由于缺失Fare值的记录非常少，一般可直接使用平均值或者中位数填补该缺失值。...这里使用乘客的Fare中位数填补缺失值。...，一般通过使用其它变量预测或者直接将缺失值设置为默认值的方法填补。...由于Cabin信息不太容易从其它变量预测，并且在上一节中，将NA单独对待时，其IV已经比较高。因此这里直接将缺失的Cabin设置为一个默认值。
MARGIN=2：操作基于列 MARGIN=c(1,2)：对行和列都进行操作 FUN内置的函数有mean（平均值）、medium（中位数）、sum（求和）、min（最小值）、max（最大值），当然还包括自定义函数...key：将原数据框中的所有列赋给一个新变量key value：将原数据框中的所有值赋给一个新变量value na.rm：是否删除缺失值 > library(tidyr) > df 行后指定的列名， count为各列的值。 （2） spread spread函数作用和gather相反。...value：需要分散的值 fill：对于缺失值，可将fill的值赋值给被转型后的缺失值 > df_spread <- spread(df_gather,gender_class,count) > df_spread...由ggplot2绘制出来的ggplot图可以作为一个变量，然后由print()显示出来。 本文将使用R语言gcookbook包内数据集pg_mean。
3.3缺失值处理 R中缺失值以NA表示，判断数据是否存在缺失值的函数有两个，最基本的函数是is.na()它可以应用于向量、数据框等多种对象，返回逻辑值。...complete.cases()，它同样返回逻辑值向量，但值与is.na()的相反:缺失值为FALSE，正常数据为TRUE，利用它来选取无缺失数据的行非常方便。...第1列第1行的“5”表示有5个样本是完整的，下面的“3”表示有3个样本缺少了salary这一变量的值，第1列最后一个数字“4”表示有4条记录在salary和price上都有缺失。...第一个图由小条形的长度显示各变量缺失数据比例 第二个图显示了综合的缺失模式，可以与md.pattern()生成的结果对照观察，其中浅色方框表示完整数据，深色框表示缺失值。...R可以使用complete.cases()指令选取完整的记录，有缺失值的行则删去不要。
偶然发现这个新包，想起以前都是自己撰写函数，进行缺失值分析 缺失值分析一般包括 缺失值查看 缺失变量间关系 缺失模式 查看缺失值 通常情况下，我们使用summary函数或者is.na对缺失值进行查看，但是当数据量增大的时候...vis_dat提供整个数据框的缺失模式，但是如果当样本量几万的时候，这个图没啥意义 vis_miss vis_miss(airquality) ?...vis_miss不仅提供缺失情况，还提供缺失的数量百分比，同样和上一个函数有同样的缺陷 ##缺失变量关系 查看airquality中Solar.R和Ozone的缺失 通过ggplot对两个变量绘制散点图...原理是将缺失值替换为该变量最小值的10% geom_miss_point # 使用ggplot ggplot(airquality, aes(x = Solar.R,...结束语 naniar包是一个较新的包，记得去年我还是自己编码进行缺失值分析的，有些函数还是比较有用的，比如对变量和个案分别进行缺失值分析，这个包还在不断的完善中，未来会变得越来越好。
简介 缺失值在数据中无处不在，需要在分析的初始阶段仔细探索和处理。在本次示例中，会详细介绍naniar包探索缺失值的方法和理念，它和ggplot2和tidy系列使用方法非常相似，上手并不困难。...例如： # 先画一幅默认的图 library(ggplot2) ggplot(airquality, aes(x = Solar.R, y = Ozone)) +...这幅图会直接把缺失值删掉，并不能知道缺失值的情况。...整洁的缺失数据：shadow matrix as_shadow()函数直接以数据框的形式返回是否是缺失值，输入什么样子输出就是什么样子！...以下结果说明：有111行没有缺失值，占数据的72%，有40行只有1个缺失值，占数据的26%，有2行含2个缺失值，只占1%。
⑵特殊值 ①缺失值 在实际研究中，缺失值是难以避免的（不能将缺失值NA当做0来对待），可以使用函数is.na()来判断是否存在缺失值，该函数可以作用于向量、矩阵、数据框等对象，返回值为对应的逻辑值，如下所示...： 缺失值是无法进行比较运算的，很多函数都有参数na.rm选项来移除缺失值，如下所示： 可以使用函数na.omit()来移除变量中缺失值或矩阵、数据框含有缺失值的行，如下所示： ②日期值 在R中，...类似地，par(mfcol=c(3,2))规定相同的窗格结构，但是次序为按列填放，即先填满第一列的三个再填第二列 mfg：数值向量跳格方式一页多图，例如par(mfg=c(2,2,3,2))表示在三行两列的多图环境中直接跳到第二行第二列位置...，mfg参数的后两个表示多图环境的行、列数，前两个表示要跳到的位置 此外，par()里也可以设置坐标轴大小字体样式cex、font等。...=c(1,1))设置作图区域为1行两列共两幅图，图片宽之比2:1，高之比1:1。
简介: 缺失值是指粗糙数据中由于缺少信息而造成的数据的聚类，分组，删失或截断。它指的是现有数据集中某个或某些属性的值是不完全的。...数据挖掘所面对的数据不是特地为某个挖掘目的收集的，所以可能与分析相关的属性并未收集（或某段时间以后才开始收集），这类属性的缺失不能用缺失值的处理方法进行处理，因为它们未提供任何不完全数据的信息，它和缺失某些属性的值有着本质的区别...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. aggr(sleep,prop=F,number=T) #缺失图红色表示缺失.右边的数目表示此种缺失情况的数目...目标的影响.也即需要搞清楚:缺失数据比例多大;缺失数据分布情况,缺失是随机的吗,缺失数据间的相关性 3 删除包含缺失值的实例或用合理的数值代替 (1)均值插补。...假设X= (X1,X2…Xp)为信息完全的变量，Y为存在缺失值的变量，那么首先对X或其子集行聚类，然后按缺失个案所属类来插补不同类的均值。
因为ggplot2不能处理缺失值，所以我们得到了一个warning message ，我们可以使用geom_miss_point() 去展示缺失数据。 ?...() geom_miss_point() 已将缺失值移到比最小值低10％的位置。...缺失值是一种不同的颜色，因此缺失变得十分关注。 由于它是ggplot2几何图形，因此支持诸如构面和其他ggplot功能等功能。 ?...naniar提供了一种用于处理缺失数据的数据结构，即阴影矩阵。阴影矩阵与数据的维数相同，由数据值缺失的二进制指示符组成，其中缺失表示为“ NA”，而未缺失表示为“!...可以使用miss_var_summary（）和miss_case_summary（）查看每种情况下的缺失数量和百分比以及变量，它们都返回按缺失值数量排序的输出。
检查是否存在缺失数据 检查并删除重复数据 检查特殊值是否唯一，如患者编号 检查是否存在无效数据 检查每一个文件内的ID编号 确保是否遵循复杂多文件规则 举个例子，当我获得一个包含几百名临床患者的数据集时...如果数据量很大的时候，拖动屏幕去看看下面的几万行观测除了让你觉得卡顿之外，也不太可能一眼就看出什么有效的信息，所以没有任何意义。 粗略的来划分变量类型，通常可以分成字符型和数值型组成。...比如图1就是一个典型的长数据格式，因为“visit”这个变量被压缩到了一个变量之中，所以每一个ID不仅只有一行观测，而是有9行之多。图3就是对图1中的变量“RMDQ”进行转置之后的结果。...因为“RMDQ”中存在缺失值（missing data），后面会通过多重填补（multiple imputation）方法进行缺失值的处理，需将数据变换为宽数据格式时才可以。 ?...图3 总结一下数据清洗具体包含的操作除了检查变量是否有效、是否在合理范围内，还包括拼接、抽提、拆分、观测和变量的筛选、变量类型转换、行列转置、新变量生成、赋值、缺失数据填补等等只要是为进一步数据分析做准备的工作都可以看做是数据清洗
dim()返回数据框的规格是4行2列，str()返回的是一个数据框的结构，nrow()和ncol()返回是数据框的行数和列数。...例如，因为有两个缺失值，它不能直接做均值得分。例如： ? na.rm = TRUE告诉R计算时忽略缺失值，只是计算选定的列中剩余值的均值(得分)。删除在数据中的行和NA，您可以使用na.omit ?...如txt，，csv，，sql等均可快速导入大文件的数据，。 数据可视化 R同样可以用来构建绘图命令并且是创建简单的图表非常好用。但是，当创建的图形变得较为复杂时，你应该安装ggplot2。...从结果我们可以看到训练集有8523行12列数据，测试集有5681行和11列训练数据，并且这也是正确的。测试数据应该总是少一列的。现在让我们深入探索训练数据集 ?...我们可以看出独热编码之后，之前的变量是已经自动被移除了数据集。
complete.cases(saledata),] #筛选出缺失值的数值 3、箱型图检验离群值 箱型图的检测包括：四分位数检测（箱型图自带）+1δ标准差上下+异常值数据点。...二、异常值处理 常见的异常值处理办法是删除法、替代法（连续变量均值替代、离散变量用众数以及中位数替代）、插补法（回归插补、多重插补） 除了直接删除，可以先把异常值变成缺失值、然后进行后续缺失值补齐。...实践中，异常值处理，一般划分为NA缺失值或者返回公司进行数据修整（数据返修为主要方法） 1、异常值识别 利用图形——箱型图进行异常值检测。...输出完整数据集（compute） 步骤详细介绍： 函数mice()首先从一个包含缺失数据的数据框开始，然后返回一个包含多个（默认为5个）完整数据集的对象。...（PMM，预测均值法常见）、插补的变量有哪些、预测变量矩阵（在矩阵中，行代表插补变量，列代表为插补提供信息的变量， 1和0分别表示使用和未使用）； 同时 利用这个代码imp$imp$sales 可以找到
date.stock.matrix<-cast(prices,Date~Stock,value="Close") > which(complete.cases(date.stock.matrix)==F) # 22 875条记录有缺失值...然后将相关性矩阵转换成一个数值向量，并且画一个相关性密度图， > # 以此来获得两个直观认识：a）相关性的均值；b）低相关性出现的频率。...> # 这个结果有点让人疑惑，因为载荷有一个相当不错的分布，但是几乎全是负数。它实际上是个很小的麻烦，我们用一行代码就能解决。 > # 到目前为止我们获得了主成分，接下来可以把这些数据总结成一列了。...> #如图，我们已经修正了指数的方向，并且它看上去和DJI真的很匹配。 > # 剩下的最后一件事情，就是获得我们的指数随着时间推移与DJI的趋势保持一直的程度。...> # 这一次结果并不是很好，因为DJI都是很高的值，而我们的指数都是很小的值，但是可以使用scale函数解决这个问题。
库，可以用非常少的代码行中完成数据分析和可视化，除了默认的matplotlib后端外，还添加了一个Bokeh后端。...除了为常用的地理数据可视化提供内置的可视化功能外，geoplotlib还允许通过定义定制层来定义复杂的数据可视化（绘制OpenGL，如分数、行和具有高性能的多边形），创建动画。...Vincent底层使用Pandas和DataFrames数据，并且支持大量的图表—-条形图、线图、散点图、热力图、堆条图、分组条形图、饼图、圈图、地图等等。...，就没有高质量的数据挖掘结果，当我们做监督学习算法，难免会碰到混乱的数据集，缺失的值，当缺失比例很小时，可直接对缺失记录进行舍弃或进行手工处理，missingno提供了一个小型的灵活的、易于使用的数据可视化和实用工具集...missingno 是基于matplotlib建造的一个模块，所以它出图速度很快，并且能够灵活的处理pandas数据。
常用的两种方法有： 使用内置的geom_count() 函数： ggplot(data = diamonds) + geom_count(mapping = aes(x = cut, y = color...包对行和列同时进行重新排序，以便更清楚地表示出有趣的模式。...问题二 使用geom_tile()函数结合 dplyr 来探索平均航班延误数量是如何随着目的地和月份的变化而变化的。为什么这张图难以阅读？如何改进？...从上图可以发现存在缺失值，因此可以通过删除缺失值来改进： flights %>% group_by(month, dest) %>%...解答 更好的做法是使用带有更多类别的分类变量，或者在y轴上较长的标签。如果可能的话，标签应该是水平的，因为这样更容易阅读。并且，切换顺序不会导致标签重叠。
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