可以使用is.na() 函数对向量进行遍历,如果存在NA,则会返回TRUE,反之。
我们不建议使用这种方式,因为一个无效测量不代表所有测量都是无效的。此外,如果数据质量不高,若对每个变量都采取这种做法,那么你最后可能会发现数据已经所剩无几!
本文介绍了R语言中的各种包及其特点,包括base、datasets、tools、utils、stats、grDevices、datasets、graphics、methods、merge和tests包。这些包涵盖了从基础数据结构、输入输出、统计分析、绘图、数据处理、机器学习、模型测试等多个方面。通过这些包,用户可以方便地使用R语言进行数据处理、分析和建模等工作。
数据框的本质是一个由向量构成的列表,由于列长度相同,所以可以当做矩阵进行访问和操作。比如选择满足特定条件的行,使用[]符号,第一个参数提供一个逻辑向量,第二个参数留空。
变量可归结为名义型、有序型或连续型变量。名义型变量是没有顺序之分的类别变量。类别(名义型)变量和有序类别(有序型)变量在R中称为因子(factor)。因子在R中非常重要,因为它决定了数据的分析方式以及如何进行视觉呈现。因子(factor)是R语言中比较特殊的一个数据类型, 它是一个用于存储类别的类型,举个例子,从性别上,可以把人分为:男人和女人,从年龄上划分,又可以把人分为:未成年人(<18岁),成年人(>=18)。R把表示分类的数据称为因子,因子的行为有时像字符串,有时像整数。因子是一个向量,通常情况下,每个元素都是字符类型,也有其他数据类型的元素。因子具有因子水平(Levels),用于限制因子的元素的取值范围,R强制:因子水平是字符类型,因子的元素只能从因子水平中取值,这意味着,因子的每个元素要么是因子水平中的字符(或转换为其他数据类型),要么是缺失值,这是因子的约束,是语法上的规则。
读书会是一种在于拓展视野、宏观思维、知识交流、提升生活的活动。PPV课R语言读书会以“学习、分享、进步”为宗旨,通过成员协作完成R语言专业书籍的精读和分享,达到学习和研究R语言的目的。读书会由辅导老师或者读书会成员推荐书籍,经过讨论确定要读的书,每个月读一本书且要精读,大家一起分享。 第四章 基本数据管理 本章概要 1操作数据和缺失值。 2明白数据类型转换 3创建和重命名变量 4排序、合并和子数据集 5选择和删除变量 本章所介绍内容概括如下。 把数据导入矩阵或者数据框仅是数据分析准备的第一步,花在数据分
对于原始的芯片数据,在分析之前,我们首先要做的就是质量过滤,主要是探针水平的过滤,包含以下三个方面;
最近用R语言画图,plot 函数是用的最多的函数,而他的参数非常繁多,由此总结一下,以供后续方便查阅。
tips:数据类型转换的优先顺序:数值型 转换为“字符型”;逻辑型 转化为 “字符型”;“逻辑型”转化为“数值型”
介绍tidyr包中五个基本函数的简单用法:长转宽,宽转长,合并,分割,NA简单填充。
Lyric Analysis with NLP & Machine Learning with R
最近回头看了看以前写的一些数据处理,函数用的很多,总感觉有点力不从心,想想可能是没有面向对象的原因。虽然R6面向对象比较新,但是像Bioconductor社区的包都是基于S4,所以还是得学习这部分的内容。今天服务器搬家,闲着更新下公众号,不然都要废了
R has five basic or “atomic” classes ofobjects:
> x <- vector("character",length=10) > x1 <- 1:4 > x2 <- c(1,2,3,4) > x3 <- c(TRUE,10,"a") #如果给向量赋值时元素类型不一致,R就会强制转换,将他们变为同一类型 > x4 <- c("a","b","c","d")
比较运算的结果是逻辑值 < , > , >= ,<= , ==, !=
数据准备 先根据数据的codebook来给每列命名,同时预先设定类型 setwd("d:/course/kaggle/titanic/") train.col.types <- c('integer', #PassengerId 'factor', # Survived 'factor', # Pclass 'character', # Name 'factor', # Sex 'numeric', # Age 'integer', # SibSp 'integer', # Parch
上一步中开发的信用风险评分卡模型,得到的是不同风险等级客户对应的分数,我们还需要将分数与违约概率和评级符号联系起来,以便差异化管理证券公司各面临信用风险敞口的客户,这就需要对证券公司各面临信用风险敞口
无论是前瞻性数据收集还是回顾性数据收集,数据集中通常都会出现离群值或缺失值。对于统计学家来说,离群值和缺失值通常是一个棘手的问题,如果处理不当可能会导致错误。离群值可能会导致我们的结果偏离真实结果,而缺失值造成的信息损失可能会导致建模失败。因此,在执行数据分析之前,正确识别离群值并处理缺失值非常重要。本推文讨论的内容应该在建模之前执行。虽然本推文在整个统计模型系列中较为置后,却至关重要,望警醒。
可以看出,字符型数据是在双引号或单引号中括起来的内容;数值型就是数字;逻辑型包括三个TRUE,FALSE和NA。
上一篇文章(缺失值处理)介绍了缺失值处理的判断方法,这一讲接着介绍缺失值常用的几种处理方法:删除法,替换法和插补法。不同的方法对应不同类型的缺失值。
那么要怎么根据手上的三组数据来获得一个相对可靠的排名来进一步确定要研究的对象呢?排名整合就可以帮助处理这种问题。
前言 这个笔记的起因是在学习DataExplorer 包的时候,发现: 📷 这我乍一看,牛批啊。这语法还挺长见识的。 转念思考了一下🤔,其实目的也就是将数据框中的指定列转换为因子。换句话说,就是如何可以批量的对数据框的指定行或者列进行某种操作。(这里更多强调的是对原始数据框的直接操作,如果是统计计算直接找summarise 和它的小伙伴们,其他的玩意儿也各有不同,掉头左转: 34. R 数据整理(六:根据分类新增列的种种方法 1.0) 其实按照我的思路,还是惯用的循环了,对数据框的列名判断一下,如果所取的
除了在网上找到的一些过度清理的数据集之外,缺失值无处不在。事实上,数据集越复杂、越大,出现缺失值的可能性就越大。缺失值是统计研究的一个令人着迷的领域,但在实践中它们往往很麻烦。
今天我们依旧利用 msleep 数据集来探讨 dplyr 的列筛选,并在最后补充几个行筛选的例子。
参见:https://www.omicsclass.com/article/517
事情是这个样子的,今天上午,高高兴兴的写代码,把data.table放到循环里面,批量读取文件,批量赋值,写完运行后发现结果是错误的,查看Warning发现是类型不一致,就这个问题记录了一下。希望对后来者有帮助。
1,控制读入的数据行数,非批处理,有点类似数据库中的指标操作,可对文件中的数据逐行操作。
这个功能很简单也很常用,但是不加注意还是容易写错,比如只对每一行的前两个元素求和:
这里推荐我写的R包learnasreml中的check_pedigree函数,简单好用,结果友好。能够检查:
这里我使用 Schizosaccharomyces pombe 这个物种的蛋白数据做例子,搜了一下拉丁名好像是裂殖酵母。
使用rbind(),操作同cbind() 加和 colSums() 或 rowSums()
从结果发现d1也就是用match的速度非常快! 而在tidyverse方法中, d3的summarize显然更好。
有一段时间没来写博了,一直忙我司申请评分卡、催收评分卡的上线工作,那么我们的评分卡上线后,如何对评分卡的效果进行有效监测,监测哪些指标,监测的指标阈值达到多少我们需要对现有评分卡进行调整更新?这是我们
基本数据结构: numeric数值,character字符,logical逻辑,complex复数 基本数据对象: vector向量,matrix矩阵,factor因子,list列表,data frame数据框,function函数
这张图来自于一篇对胎盘母胎界面的细胞互作研究[1],这篇文献筛选出了所有细胞表达的配体和受体,利用现有的数据库找到配体-受体对,用箭头将这些细胞表达对应的配体-受体对连接起来,从而推断出不同类型细胞间的互作关系。
3.逻辑型:三类取值TURE(T);FALSE(F);NA缺失值(NA不一定是逻辑型)
在先前的内容里:[[66-R可视化10-自由的在ggplot上添加文本(柱状图加计数)]],我们提到过添加文本的方法。但是,对于散点图来说,我们需要找到的是一个坐标,而这个坐标,最好可以反映位置散点的中心或附近区域,对这个坐标进行标识。
发现type为C-classification和radial 及 linear等时error最低
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。
由于时间较紧,且人手不够,不能采用分类方法,主要是没有时间人工分类一部分生成训练集……所以只能用聚类方法,聚类最简单的方法无外乎:K-means与层次聚类。 尝试过使用K-means方法,但结果并不好,所以最终采用的是层次聚类,也幸亏结果还不错……⊙﹏⊙ ---- 分词(Rwordseg包): 分词采用的是Rwordseg包,具体安装和一些细节请参考作者首页 http://jliblog.com/app/rwordseg。请仔细阅读该页提供的使用说明pdf文档,真是有很大帮助。 安装: P.S. 由于我是6
使用c("<name of col1>", "<name of col2>")和.(col1, col2)效果一样
rio是一个比较简单,但是又非常强大的一个数据读写包,这个包的特点是:根据文件的拓展名推断文件的类型,然后调用不同的包来读写数据,目前支持的文件类型
首先准备测试数据*(mtcars) 分别为CSV. TXT read.table 默认形式读取CSV(×)与TXT(效果理想) ① > test<-read.table("C:/Us
将表字符集都改成utf8,运行起来还是报错。可以在客户端工具上直接修改,也可以使用以下语句修改:
mpg" "cyl" "disp" "hp" "drat" "wt" "qsec" "vs" "am" "gear" "carb 1 Mazda RX4” 21 6 160 110 3.9 2.62 16.46 0 1 4 4\r\n”Mazda RX4 Wag” 21 6 160 110 3.9 2.875 17.02 0 1 4 4\r\n”Datsun 710” 22.8 4
如何快捷地将前六列的内容直接转换为数值型,还不需要赋值一个新向量跟最后一列拆开?(同一个表中直接转换,前六列数值,最后一列字符)
普通函数的源码手动获取比较简单,只需要在console中输入函数名,打印一下即可。
excel电子表格的问题在于某些列可能具有预先指定的格式(例如,损失为000,000,000格式)
第一自变量h与与第二自变量sex是等长的, 对应元素分别为同一人的身高和性别, tapply()函数分男女两组计算了身高平均值
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云