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。
对阿尔茨海默病（AD）进展的预期对于评估二级预防措施是至关重要的，因其被认为可以改变疾病的发展轨迹。然而，很难预测AD的自然进展，特别是不同的功能在不同的年龄下降，不同患者的发生率不同。我们在这里评估了AD进程映射，这是一个统计模型，根据当前疾病早期阶段的医学和放射学数据，预测患者的神经心理评估和成像生物标志物的进展。我们对96000多例患者进行了该方法的测试，其中包括来自四大洲的4600多名患者。我们测量了方法准确性通过选择了在一个假设的试验中显示临床端点进展的被试。我们发现，使用预测进展者丰富人群可以使所需的样本量减少38%至50%，这取决于试验时间、结果和目标疾病阶段，从无症状的AD风险个体到早期和轻度AD被试。我们表明，该方法没有引入关于性别或地理位置的偏差，并且对缺失的数据是稳健的。它在疾病的早期阶段表现最好，因此非常适合用于预防试验。
数据处理过程中，经常会遇到数据有缺失值的情况，本文介绍如何用Pandas处理数据中的缺失值。
《本文同步发布于“脑之说”微信公众号，欢迎搜索关注~~》 1. 背景 阿尔茨海默氏病（AD）是引起痴呆症的主要原因，约占全世界病例的70％。到2050年，痴呆症的发病率将增加两倍，大多数新病例将出现在在中低收入国家。轻度认知障碍（MCI）是健康和痴呆症之间的一个阶段，其特征是认知缺陷但不影响日常生活。MCI患者罹患痴呆症的风险增加，在5年内平均进展率为39％。目前迫切需要低成本，可普及的方法来促进早期痴呆症的发现。脑电图（EEG）由于其低成本和便携性而具有解决这一需求的潜力。近期，发表在《NeuroImage》杂志的一项研究收集了老年AD患者（55岁），健忘性MCI（aMCI）和健康对照组（每组约60名）的静息状态EEG，结构MRI（sMRI）和大量的神经心理学数据，在此基础上评估了AD和aMCI分类的一系列候选EEG标记（即频段功率和功能连接），并将其分类性能与sMRI进行了比较。该研究还测试了脑电图联合认知量表分类模型。在对AD进行分类时，sMRI的表现优于静息状态EEG（AUCs分别为1.00和0.76）。但EEG和sMRI都只能较好地区分aMCI和健康老年人（AUCs=0.67–0.73），而且两种方法均未达到70％以上的灵敏度。相对于单独使用MMSE评分，EEG联合MMSE评分并没有优势。该研究是脑电图和sMRI对AD和aMCI分类的首次直接比较。 2.方法 2.1研究群体 从Dokuz Eylul大学神经病学系的门诊招募了AD（n=118）和aMCI的老年人（n=134）。利用各种社区资源中招募健康的老年人（n=198；55岁及以上），包括在公共会议和大学广告牌上发布公告。AD诊断是根据美国衰老和老年痴呆症协会（NIA-AA）的标准做出的。AD患者的纳入标准是：a）隐匿性发作；b）日常功能受损（临床痴呆评分（CDR）评分为1）；c）两个或多个认知领域的损害；d）排除谵妄，痴其他原因引起的呆和其他主要精神疾病等。根据NIA-AA标准进行了aMCI诊断。 2.2诊断标准 所有受试者均通过一系列全面的神经心理学测试进行评估，旨在通过以下测试评估言语和视觉情景记忆、注意力、执行功能、视觉空间技能和语言：MMSE、Oktem口头记忆能力测试（OVMPT）、韦氏记忆量表修订版（WMS-R）数字跨度测试、口语流利性测试（语义）、波士顿命名测试（BNT）和CDR量表。使用了Yesavage老年抑郁量表排除抑郁。最后，所以受试者进行了神经、神经影像和实验室检查。 2.3EEG数据获取 根据国际10-20系统，将30个Ag / AgCl电极放在弹性帽（Easy-Cap；Brain Products GmbH；Gilching，德国）上记录脑电图，连接的耳垂电极（A1+A2）作为参考。记录室是电屏蔽的，声音衰减并且光线昏暗。从右眼的内侧上眼眶边缘和外侧眼眶边缘记录眼电图（EOG）。所有电极阻抗均小于10kΩ。脑电图和EOG通过带有0.03–70 Hz带通滤波器的Brain Amp 32通道DC系统机器进行放大，并以500 Hz的采样率在线数字化（Brain Products GmbH；Gilching，德国）。记录EEG：睁眼（EO）4分钟，闭眼（EC）4分钟。 2.4EEG数据预处理 EEGLAB结合FASTER插件进行预处理。将数据在0.1到70 Hz之间进行带通滤波，在50 Hz处陷波滤波，并以所有头皮电极为参考取平均。然后将其提取为2 s的数据段。FASTER删除了包含大伪迹（例如肌肉抽搐）和信号质量较差的内插通道数据。还使用FASTER自动识别了伪迹（即非神经）独立成分，并将其从数据中自动删除。然后视检数据质量，并去除任何残留的杂乱含噪数据。 去除受额外噪声影响的42例数据（16AD,13aMCI,13HC）。剩余408例数据（102AD, 121aMCI, 185HC）。闭眼状态下，预处理和视检去除数据平均百分数为6.38%（SD=2.78%, median=5.23%,range=2.08-23.03%），睁眼状态为6.67%（SD=5.91%,median=4.85%,range=2.08-26.88%）。闭眼状态，去除的独立成分平均数为2.73（SD=0.92, MEDIAN=3,RANGE=1-5），闭眼脑电最终平均时长225s，（SD=9.89S,MEDIAN=227.46S,RANGE=184.72-235），睁眼脑电为224s，（SD=12.72S,MEDIAN=228.35,RANGE=175.48-235）。 2.5脑电频段和功率比计算 使用具有Hann窗和0.5 Hz频率分辨率的多窗谱估计，对30个头皮电极上的绝对和相对功率进行谱分析。分别计算受试者睁眼和闭眼时脑电的功率，以探索这两种唤醒状态之间的潜在差异。包括以
用前面7天的做训练样本（20170506-20170512），用第8天的做测试样本（20170513）
对于数据挖掘和分析人员来说，数据准备（Data Preparation，包括数据的抽取、清洗、转换和集成）常常占据了70%左右的工作量。而在数据准备的过程中，数据质量差又是最常见而且令人头痛的问题。本文针对缺失值和特殊值这种数据质量问题，进行了初步介绍并推荐了一些处理方法。 值得注意的是，这里所说的缺失值，不仅包括数据库中的NULL值，也包括用于表示数值缺失的特殊数值（比如，在系统中用-999来表示数值不存在）。如果我们仅有数据库的数据模型，而缺乏相关说明，常常需要花费更多的精力来发现这些数值的特殊含义
Oracle中函数以前介绍的字符串处理，日期函数，数学函数,以及转换函数等等，还有一类函数是通用函数。主要有：NVL,NVL2,NULLIF,COALESCE，这几个函数用在各个类型上都可以。
VCF是Variant Call Format的简称，是一种定义的专门用于存储基因序列突变信息的文本格式。在生物信息分析中会大量用到VCF格式。例如基因组中的单碱基突变,SNP， 插入/缺失INDEL, 拷贝数变异CNV，和结构变异SV等，都是利用VCF格式来存储的。将其存储为二进制格式就是BCF。
什么是缺失值？ （控制） 那么，到底什么是缺失值呢？ 直观上理解，缺失值表示的是‘缺失的数据’ 缺失值 导致的原因是什么呢？ 1） 可能是由于数据不全所以导致数据缺失 2） 可能是误操作导致数据缺失 3） 亦或者人为地造成数据缺失。 什么是缺失值？ （控制） 那么，到底什么是缺失值呢？ 直观上理解，缺失值表示的是‘缺失的数据’ 缺失值 导致的原因是什么呢？ 1） 可能是由于数据不全所以导致数据缺失 2） 可能是误操作导致数据缺失 3） 亦或者人为地造成数据缺失。 #导入相关库 import numpy as np import pandas as pd index =pd.Index(data=["A","B","C","D","风"],name="name") data = { "age":[18,10,np.nan,22,25], "city":["Beijing","Shanghai","guangzhou","shenzhen","XiAn"], "Sex":[None,"male","feamle",np.nan,"feamle"], "birth":["1990-10-10",None,np.nan,"1998-01-01","2020-10-20"] } user_info = pd.DataFrame(data=data,index=index) user_info age city Sex birth name A 18.0 Beijing None 1990-10-10 B 10.0 Shanghai male None C NaN guangzhou feamle NaN D 22.0 shenzhen NaN 1998-01-01 风 25.0 XiAn feamle 2020-10-20 #将出生日期转化为时间戳 user_info["birth"] = pd.to_datetime(user_info.birth) user_info age city Sex birth name A 18.0 Beijing None 1990-10-10 B 10.0 Shanghai male NaT C NaN guangzhou feamle NaT D 22.0 shenzhen NaN 1998-01-01 风 25.0 XiAn feamle 2020-10-20 # 可以看到用户 D 的性别为 NAN， # 再pandas 眼中 这些都属于 缺失值 # 可以使用 isnull（） 或者 notnull（）方法来操作。 user_info.isnull() age city Sex birth name A False False True False B False False False True C True False False True D False False True False 风 False False False False user_info.notnull() age city Sex birth name A True True False True B True True True False C False True True False D True True False True 风 True True True True #假如我想过滤掉 性别为空的 用户呢 user_info user_info[user_info.Sex.notnull()] age city Sex birth name B 10.0 Shanghai male NaT C NaN guangzhou feamle NaT 风 25.0 XiAn feamle 2020-10-20 # 缺失值处理方案之-丢弃缺失值 #dropna 方法 user_info.Sex.dropn
# 导入相关库 import numpy as np import pandas as pd 什么是缺失值 在了解缺失值（也叫控制）如何处理之前，首先要知道的就是什么是缺失值？直观上理解，缺失值表示的是“缺失的数据”。 可以思考一个问题：是什么原因造成的缺失值呢？其实有很多原因，实际生活中可能由于有的数据不全所以导致数据缺失，也有可能由于误操作导致数据缺失，又或者人为地造成数据缺失。 来看下我们的示例吧 index = pd.Index(data=["Tom", "Bob", "Mary", "Ja
在进行数据竞赛中，数据预处理阶段经常需要对数据进行缺失值处理。关于缺失值的处理并没有想象中的那么简单。以下为一些经验分享，基本涵盖了大部分处理方式。
这几个都是R语言里面的特殊值，都是R的保留字(reserved words)。它们的意义分别为：
比如multivariate imputation by chained equations (MICE) 方法：
在上一篇文章中，我们分享了Python中查询缺失值的4种方法。查找到了缺失值，下一步便是对这些缺失值进行处理，今天同样会分享多个方法！
许多教程中的数据与现实世界中的数据之间的差异在于，真实世界的数据很少是干净和同构的。特别是，许多有趣的数据集缺少一些数据。为了使事情变得更复杂，不同的数据源可能以不同的方式标记缺失数据。
这个我们经常会用，当我们发现某个变量的缺失率太高的时候，我们会直接对其进行删除操作，又或者说某一行我不想要了，想单独删除这一行数据，这个我们该怎么处理呢？这里介绍一个方法，DataFrame.dropna()，具体可以看下图：
本文为大家介绍了数据缺失的原因以及缺失值的类型，最后列举了每一种缺失值类型的处理方法以及优缺点。
Mfuzz是用来进行不同时间点转录组数据表达模式聚类分析的R包，使用起来非常方便，直接输入不同样本归一化后的counts或者FPKM及TPM值就可进行聚类。
今天是pandas数据处理专题的第四篇文章，我们一起来聊聊DataFrame的基本运算。
pandas中的一些入门操作 Pandas导入 import pandas as pd import numpy as np 创建DataFram # 手动穿件数据集 df = pd.DataFrame([ [1001,'Mike',20], [1002,'Bob',21], [1003,'Alice',22], ]) # 从磁盘导入数据集 df = pd.read_excel('c:/Users/58212/Desktop/house_info_00
作者 | June Tao Ching 编译 | VK 来源 | Towards Data Science
大家好啊，今天承接上篇给大家介绍一下数据异常值相关知识，在原理这块需要点数学基础。
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参考链接： Python | pandas 合并merge，联接join和级联concat
主要是删除原始数据集中无关的数据、重复的数据，平滑噪声数据，筛选掉与挖掘主题无关的数据，处理异常值缺失值等操作
元组（元组）跟列表（名单）非常相似，二者之间的差异就是元组不可改变，列表是可以改变的。
实际应用中，在得到原始数据时，经常碰到数据缺失问题，对数据进行加工或清洗就非常有必要了
pandas的设计目标之一就是使得处理缺失数据的任务更加轻松些。pandas使用NaN作为缺失数据的标记。python学习网，大量的免费python视频教程，欢迎在线学习！
缺失值处理是一个数据分析工作者永远避不开的话题，如何认识与理解缺失值，运用合适的方式处理缺失值，对模型的结果有很大的影响。本期Python数据分析实战学习中，我们将详细讨论数据缺失值分析与处理等相关的一系列问题。
好多数据集都含缺失数据，缺失数据有多重表现形式 数据库中，缺失数据表示为NULL 在某些编程语言中用NA表示 缺失值也可能是空字符串（’’）或数值 在Pandas中使用NaN表示缺失值；
以上就是Python中Series常用方法整理，希望对大家有所帮助。更多Python学习指路：python基础教程
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缺失值：df中缺失值为nan或者naT(缺失时间)，在S型数据中为none或者nan
无论是打比赛还是在实际工程项目中，都会遇到数据缺失的情况，如果数据集较小，还能在excel或者其他可视化软件大致看一下导致数据缺失的原因，那么数据集较大时，想要探索其中规律，无疑难度也是越来越大。
Pandas-17.缺失数据 以如下代码作为例子： df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,3), index=["a", "c", "e", "f", "h"], columns=["A","B","C"]) df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h']) print(df) ''' A B C a -0.096388 -1.679405 -0.38381
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概要 准备工作 检查数据 处理缺失数据 添加默认值 删除不完整的行 删除不完整的列 规范化数据类型 必要的转换 重命名列名 保存结果 更多资源 Pandas 是 Python 中很流行的类库，使用它可以进行数据科学计算和数据分。他可以联合其他数据科学计算工具一块儿使用，比如，SciPy，NumPy 和 Matplotlib，建模工程师可以通过创建端到端的分析工作流来解决业务问题。 虽然我们可以 Python 和数据分析做很多强大的事情，但是我
取值 ： {‘pad’, ‘ffill’,‘backfill’, ‘bfill’, None}, default None
段代码看起来相当正常，但是现实生活中很多人没有车。所以调用 getCar 方法的结果会怎样呢？在实践中，一种比较常见的做法是返回一个 null 引用，表示该值的缺失，即用户没有车。
作者：KOALA https://zhuanlan.zhihu.com/p/60241672
作为一名数据分析师，每天都在完成各种数据分析需求，其中数据清洗是必不可少的一个步骤。一般而言，当提及数据清洗时，其实是主要包括了缺失值处理、重复值处理和异常值处理三类操作，本文即围绕这这三个方面介绍一下个人的一些习惯操作。
多模生物学、影像学和神经心理学标记物已经展示了区分阿尔茨海默病（AD）患者和认知正常的老年人的良好表现。然而，早期预测轻度认知功能障碍（MCI）患者何时和哪些会转变为AD痴呆仍然困难。通过模式分类研究表明，基于纵向数据的模式分类器比基于横截面数据的模式分类器具有更好的分类性能。研究人员开发了一个基于递归神经网络（RNN）的深度学习模型，以学习纵向数据的信息表示和时间动态。将个体受试者的纵向认知测量，与基线海马MRI相结合，建立AD痴呆进展的预后模型。大量MCI受试者的实验结果表明，深度学习模型可以从纵向数据中学习信息性测量，以描述MCI受试者发展为AD痴呆的过程，并且预测模型可以以高精度在早期预测AD进展。最近的研究表明，如果使用纵向而非横截面数据构建分类器，可以获得更好的性能
该函数主要用于滤除缺失数据。 如果是Series,则返回一个仅含非空数据和索引值的Series，默认丢弃含有缺失值的行。
数据预处理的过程包括数据清洗、数据集成、数据变换和规约。获取到数据后的第一步，是要进行数据清洗，主要是删除原始数据集中的无关数据，重复数据，筛选掉与挖掘主题无关的数据，处理缺失值、异常值。
主题 数据预处理 一、数据清洗 主要是删除原始数据集中无关的数据、重复的数据，平滑噪声数据，筛选掉与挖掘主题无关的数据，处理异常值缺失值等操作 1. 缺失值处理 主要分为3类：删除记录、数据插补、不处理 数据插补的办法： 1）均值／中位数／众数插补 2）使用固定值：将缺失的值用一个常数表示 3）最近临插补：在记录中找到与缺失样本最接近的样本来进行插补 4）回归方法：剔除缺失的记录，根据其他样本数据建立拟合模型预测缺失 5）插值法 2. 异常值处理 常用的处理办法包括： 1）删除含有异常值的记录 2
以上这篇python 删除excel表格重复行,数据预处理操作就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
python数据分析部分 1. 如何利用SciKit包训练一个简单的线性回归模型 利用linear_model.LinearRegression()函数 # Create linear regression object regr = linear_model.LinearRegression() # Train the model using the training sets regr.fit(data_X_train, data_y_train) 2. 例举几个常用的python分析数据包及其作用
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