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汇总统计?一个函数全部搞定!

2. 参数解释 「最大」 ❝最大,即为已知数据最大一个。一般可以通过排序比较求出。 ❞ 就是一性状,最大那个,可以排序找到,也可以通过R语言max函数实现。...❞ 公式为: 极差最大最小值 「平均数」 ❝平均数,统计学术语,是表示一组数据集中趋势量数,是指在一组数据所有数据之和再除以这组数据个数。它是反映数据集中趋势一项指标。...模拟数据测试 首先,我们模拟一个20行5数据框,都是数值数据类型。...性状比较多时,可以数值变量提取出来,运行该函数,可以非常清楚明了显示数据分布,判断数据是否有异常值。 5....可以func函数中增加代码: Total_num = length(x), Miss_num = length(x[is.na(x)]) 这样,就会在汇总统计时,总个数和缺失个数打印出来,结果更直观

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让机器猜猜你喜欢歌手-R关联分析

· 关联规则(association rule):指在同一个事件中出现不同项相关性。 · 关联分析(association analysis):用于发现隐藏在大型数据集中令人感兴趣联系。...· 项和事物:令I={i1, i2, ……,id}是购物篮数据所有集合,而T={t1, t2, ……,tn}是所有事务集合。 · 项集(itemset):包含0个或者多个项集合被称为项集。...因此,我们目标做相应转化为找出所有频繁项集,即发现满足最小支持度阈值所有项集,这些项集称作频繁项集(frequent itemset),并进一步由频繁项集中提取所有高置信度规则(受篇幅影响,这部分暂时省略...# 加载数据 singer <- read.csv("singer1.csv") # 数据换为arules关联规则方法apriori 可以处理数据形式.交易数据 data <- as(split...=T)] <- NA #子集矩阵中元素和大于等于1找出来 redundant = 1which(redundant) #

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预处理数据

., 2.], [2., 0., 0.], [0., 1., -1.]]) # 特征标准化为标准正态分布,注意,标准化是针对而言...StandarScaler preprocessing这个模块还提供了这一个实用类,它可以训练数据集上做了标准转换操作之后,把相同转换应用到测试训练集中。...]]) MinMaxScaler MinMaxScaler中是给定了一个明确最大最小值。...这时向原始模型引入额外信息,以便防止过拟合和提高模型泛化性能一类方法统称。实际深度学习场景中我们几乎总是会发现,最好拟合模型(从最小化泛化误差意义上)是一个适当正则化大型模型。...有丢失分类特征处理 如果训练集中有丢失分类特征,必须显式地设置 n_values 假设第二有4个特征,少了一个,设置n_values=[2,4,4],所以输出一行10个 encoder = preprocessing.OneHotEncoder

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手把手教你做一个“渣”数据师,用Python代替老情人Excel

四、统计功能 1、描述性统计 描述性统计,总结数据集分布集中趋势,分散程度和正态分布程度,不包括NaN: ? 描述性统计总结: ?...五、数据计算 1、计算某一特定 输出结果是一个系列。称为单列数据透视表: ? 2、计数 统计或每行NA单元格数量: ? 3、求和 按行或求和数据: ? 为每行添加总: ?...4、添加到已存在数据集 ? 5、特定总和,使用loc函数 ? 或者,我们可以用以下方法: ? 6、用drop函数删除行 ? 7、计算总和 ?...11、求最大 ? 12、求最小值 ? 13、Groupby:即Excel中小计函数 ? 六、DataFrame中数据透视表功能 谁会不喜欢Excel中数据透视表呢?...简单数据透视表,显示SepalWidth总和,行列中SepalLength和标签中名称。 现在让我们试着复杂化一些: ? 用fill_value参数空白替换为0: ?

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Python库实用技巧专栏

(意味着有多个标题), 介于中间行将被忽略掉, 注意:如果skip_blank_lines=True, 那么header参数忽略注释行和空行, 所以header=0表示第一行数据而不是文件第一行...没有标题时, 给添加前缀 mangle_dupe_cols : bool 重复, 多个重复列表示为"X.0"..."...dtype: Type name or dict of column -> type 数据数据类型 engine: "c" or "python" 指定分析引擎, C引擎快, 但是Python引擎功能更加完备...从文件头开始算起) na_values: scalar, str, list-like, or dict 一组用于替换NA/NaN, 如果传递, 需要制定特定。..., 那么默认NaN将被覆盖, 否则添加 na_filter: bool 是否检查丢失(空字符串或者是空), 对于大文件来说数据集中没有空, 设定na_filter=False可以提升读取速度 verbose

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【基础】R语言2数据结构

,输出所有y[c(F)] #循环使用FALSE逻辑,整个向量值均为FALSEy[c(T,F)] #循环使用TRUE,FALSE逻辑,按顺序进行判断#如果T,F数量多于向量值数量,会输出NA缺失...4 5 6 3.中间出现空v[8]<-4v1 2 3 4 5 6 NA 44.中间插入数据appended(x=v,values=99,after=5)1 2 3 4 5 99 6 NA 4# 删除数据...,cnames)数组#创建数组dim(x)=c(2,2,5)矩阵索引# 矩阵下标访问m[1,2]矩阵计算#直接计算(矩阵之间行和数要一致)m+1m+m#内置函数colsums() #和...x不同来求得 #labels:指定各水平标签, 不指定时用各水平对应字符串 #exclude:指定要转换为缺失(NA)元素集合 #ordered:取真值时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, 默认使用左开右闭区间分组cut

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Excel公式练习:查找每行中最小值并求和(续)

《Excel公式练习:查找每行中最小值并求和》中,我们提供示例数据每行只有2,如果数据有3,又如何求每行最小值之和呢? 本次练习是:如下图1所示,求每行最小值之和。...首先,假设我们有一个单列区域,比如A1:A10,找出每行中最小值是显而易见,只是获取本身! 假设现在我们区域扩展到两:A1:B10。...要找出每行中最小值,如果我们区域转换为具有两倍原始行数单列区域,就不那么容易了。...3.从第一个开始,通过查看数组中n个来提取行最大,其中n是原始数据集中数。...因为RANK函数从秩1开始(对于最大数据),当它向下移动数据集时,分配更高,当涉及到重复时,它将相同秩分配给相同数据所有重复实例,然后下一个秩分配给数据集中下一个较小时跳过秩。

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pandas读取表格后常用数据处理操作

/hotel.xlsx", header=0, names=name_columns, sep=',', nrows=10) print(tabledata) 3、取出某为指定所有数据 这里我们做一个简单遍历操作即可完成...#QNAN', '#N/A N/A','#N/A', 'N/A', 'NA', '#NA', 'NULL', 'NaN', '-NaN', 'nan', '-nan', '', 转换为NaN,且na_values...可以用于替换数量方向控制 我们这里根据需求,最简单就是需要修改这一取出来进行修改,之后对原数据进行列重新赋值即可 name_columns = [' ','名字','类型', '城市', '地区...平均值求解肯定不需要缺失值参与,于是我们先取出某一不存在缺失所有数据,再取出这一数据,通过mean函数直接获取平均值。...同理函数使用还有: mean()平均值 median()中位数 max()最大 min()最小值 sum()求和 std()标准差 Series类型独有的方法:argmax()最大位置 argmin

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玩转数据处理120题|R语言版本

R解法 # 默认是6行,可指定行数 head(df,5) 23 数据计算 题目:salary数据换为最大最小值平均值 难度:⭐⭐⭐⭐ 期望输出 ?...缺失处理 题目:检查数据中是否含有任何缺失 难度:⭐⭐⭐ R解法 # 这个包结果呈现非常有趣 library(mice) md.pattern(df) 46 数据转换 题目:salary类型转换为浮点数...R解法 head(df,3) 53 缺失处理 题目:查看数据缺失情况 难度:⭐⭐ 期望结果 代码 1 简称 2 日期 2 前收盘价(元) 2 开盘价(元) 2 最高价(元) 2 最低价(元) 2...R语言解法 df <- cbind(df1,df2,df3) names(df) <- c(0,1,2) 87 数据查看 题目:查看df所有数据最小值、25%分位数、中位数、75%分位数、最大 难度...(col3,col2,everything()) 94 数据提取 题目:提取第一位置1,10,15数字 难度:⭐⭐ R语言解法 df[c(1,10,15) + 1,1] 95 数据查找 题目:查找第一局部最大位置

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我常用缺失插补方法

但是它有一个最大问题,不能一次性填补整个数据缺失。 比如我有一个数据集,我知道它有缺失,但是不知道在哪些,但是我只想快速填补所有的缺失,这时候这个R包就点力不从心了。...均值/中位数/最大/最小值等 新建一个有缺失数据集。...2 5 4 3 ## 9 NA 6 4 3 ## 10 1 2 NA 2 现在这个数据集有7个缺失,我不想知道这些缺失具体情况,只想立马把它们填补好,不然没法进行下一步操作!...table(is.na(df1)) ## ## FALSE ## 40 中位数插补: # 用中位数插补 df2 <- sapply(df, function(x){ x[is.na...此外,缺失插补crantask view里面有一个专题:Missing Data,大家感兴趣可以自己查看,里面有R语言所有和缺失插补有关R包介绍!

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numpy基础知识

概念 科学计算基础库,多作为数值计算、大型、多维数组上执行数值运算。...eg: (3,3,3)和(3,2) –> 不兼容​ (3,3,2)和(3,2) –> 兼容 轴 一维:0轴 二维:横为0轴,纵为1轴 三维:块为0轴,一块横为1轴,一块纵为2轴 图片 读取本地数据...[1,:]) # 取第二行所有,结果:[2 3] print(t[2:,:]) # 取第三行之后所有行对应所有,结果:[[4 5]] print(t[[0,2],:]) # 取第一行和第三行所有...)ge: np.where(t>10, 0, 20) t中小于10 元素替换为10,大于等于10赋值为20 clip方法t.clip(value1,value2) 把小于value1元素替换为value1...((2,2)) 创建全为1数组:np.ones((2,2)) 创建三角方阵:np.eye(2) 获取最大坐标:np.argmax(数组,axis=0) 获取每行最小值坐标:np.argmin

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玩转数据处理120题|Pandas&R

Python解法 df.head() R解法 # 默认是6行,可指定行数 head(df,5) 23 数据计算 题目:salary数据换为最大最小值平均值 难度:⭐⭐⭐⭐ 期望输出 ?...题目:第8行数据添加至末尾 难度:⭐⭐ Python解法 df.append(df.iloc[7]) R解法 rbind(df,df[8,]) 40 数据查看 题目:查看数据类型 难度:⭐...Python解法 df.head(3) R解法 head(df,3) 53 缺失处理 题目:查看数据缺失情况 难度:⭐⭐ 期望结果 代码 1 简称 2 日期 2 前收盘价(元) 2 开盘价(元)...df) <- c(0,1,2) 87 数据查看 题目:查看df所有数据最小值、25%分位数、中位数、75%分位数、最大 难度:⭐⭐ Python解法 np.percentile(df, q=[0,..._3 = roll_mean(col2, n=3)) 98 数据修改 题目:数据按照第三大小升序排列 难度:⭐⭐ Python解法 df.sort_values("col3",inplace=True

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pandas 处理大数据——如何节省超90%内存

下面是数据集中一些主要,查看数据集可以获取所有信息: date - 比赛日期 v_name - 客队名 v_league - 客队联赛 h_name - 主队名 h_league - 主队联赛 v_score...让我们创建一个原DataFrame副本,优化后数值赋值给原数据,看看节省了多少内存。...低层,category 类型使用整型表示,而不是原始。pandas 使用单独字典来映射原始和这些整数。当包含有限数据时,这非常有用。...当pandas转换一为 category 类型时,pandas 会使用最节省空间 int 子类型表示唯一。 ?...从上述数据中可以看到,一些数据只包含很少唯一,也就是说大多数值都是重复。 先选择一,看看将其转换为类别类型之后会如何。使用 day_of_week 数据,只包含了7个唯一

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R语言入门系列之一

sinmin()返回最小值,此外which.min()返回最小值idmax()返回最大,此外which.max()返回最小值idabs()返回数值对象绝对sum()返回对象元素和prod()返回对象元素乘积...()对向量元素排序,decreasing=TRUE则为降序,na.last=TRUE缺失排在最后,返回为元素排名sort()对对象元素排序(不限于向量),返回排序后对象union()union(...=m, ncol=n) #使用向量生成m行n矩阵 matrix(NA, nrow=m, ncol=n) #生成一个m行n空矩阵 as.matrix(x) #将对象转换为矩阵 is.matrix(...示例如下: 数组可以通过三元id进行索引,如下所示: 1.3数据框与因子 有时候通过实验、调查获得数据不只有一种模式,也即字符型、数值型等混杂在一起(但是必须同一模式),需要一种简单数据集来存储变量数据...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表 列表(list)是R中最复杂一种数据类型。

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精品教学案例 | 金融贷款数据清洗

包含通过前一个完成日历季度发放所有贷款完整贷款数据。 查看数据集中行与数量。 dataset.shape 可见数据集共有90112行,145。...查看数据中缺失数量所占总数据百分比,从而使结果更加直观,以便进一步处理缺失。 创建一个新DataFrame数据表来存储数据中缺失所占百分比。...,可以发现缺失比例(0.01%,80%)中,除3数据缺失56%以上,其余数据缺失均小于17%,故可以简单认为在此数据集中缺失56%以上数据提供信息有限,故缺失百分比56%以上数据全部删除...首先查看该中位数是多少,由于该存储是字符串数据,且都为年份,但是表达含义是数值型,故而先使用正则表达式将其匹配转换为数值型,然后求其中位数。 首先导入正则表达式所需要包re。...:",null_index) interpolate函数中,method参数设置为polynomial代表多项式插,进一步order参数设置为2,代表使用二次多项式插

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6.数据分析(1) --描述性统计量和线性回归(1)

MATLAB 为矩阵中独立计算这些统计信息。...变量 index 包含中对应于最大行索引。 要找到整个 a 矩阵中最小值,请使用语法 a(:) 24×3 矩阵转换为 72×1 向量。...然后,要找到该单一最小值,请使用以下语法: min(count(:)) >> min(a(:)) ans = 0.015487125636019 %% 第二种方法:多次求最小值...某些情况下,可合理地这些点视为离群,即与其余数据不一致数据。 以下示例说明如何从 24×3 矩阵 a 中三个数据集中移除离群。这儿离群定义为偏离均值超过三倍标准差。...1 1 a 第二和第三个数据中各有一个离群,其他中都没有。

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数据导入与预处理-第5章-数据清理

na_df中是否存在缺失 na_df.isna() 输出为: 计算列缺失总和: # 计算列缺失总和 na_df.isnull().sum() 输出为: 看看缺失所在行:...(thresh=3) 输出为: 缺失补全|整体填充 全部缺失换为 * : # 缺失补全|整体填充 全部缺失换为 * na_df.fillna("*") 输出为: 缺失补全...DataFrame.duplicated(subset=None, keep='first') subset:表示识别重复项索引或索引序列,默认标识所有索引。...全部重复所在行筛选出来 df[df.duplicated()] 输出为: 查找重复|指定 : # 查找重复|指定 # 上面是所有完全重复情况,但有时我们只需要根据某查找重复...数值分布(μ-3σ,μ+3σ)区间中概率为99.7%。 大多数数值集中(μ-3σ,μ+3σ)区间概率最大,数值超出这个区间概率仅占不到0.3%。

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