数据统计描述与列联表分析是数据分析人员需要掌握的基础核心技能,R语言与Python作为优秀的数据分析工具,在数值型数据的描述,类别型变量的交叉分析方面,提供了诸多备选方法。 这里根据我们平时对于数据结构的分类习惯,按照数值型和类别型变量分别给大家盘点一下R与Python中那些简单使用的分析函数。 R语言: 描述性统计:(针对数值型) library("ggplot2") myvars<-names(diamonds)[c(5,6,7)];myvars [1] "depth" "table" "price"
今天小编在做线性回归的时候,突然想 R 能不能把结果以表格的形式输出呢?这样就不需要自己复制粘贴画表格啦。小编搜了一下果然有相关的 R 包—— stargazer ,现将自己关于该包的一些学习笔记分享给大家。
从“应对治疗”(完全缓解)到发生感兴趣事件的时间通常称为生存时间(或事件发生的时间)。
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。
因为书中列举的方法和知识点比较多,没必要全都掌握,会一种,其他的了解即可。我就简要地整理一下我觉得重要的吧。
今(昨)天上午时候交流群里一个小伙伴关于管道符疑问中出现了tbl_summary函数,下午另一个小伙伴有table1相关疑问。
在R语言中绘制表格的包我们介绍了非常多,除了专门绘制基线资料表的compareGroups/tableone/table1,还介绍了绘制普通表格的gt,以及扩展包gtExtra。
https://seananderson.ca/2013/10/19/reshape/
主要是理解相关数学概念,不偏倚语言。为了让掌握或学习不同语言的读者都能阅读,本号特提供两种语言版本。
Cochran Armitage检验是一种线性趋势检验,常用于自变量是有序分类变量,而因变量是二分类变量的资料,可以用来检验自变量和因变量存不存在线性趋势。
本期收录正则表达式场景包括HTML解析和CSV解析,主要是匹配()中的内容,当然例子比较简单,复杂的类似css、class等解析建议还是通过专业的html解析包来解决。
如果我们对所有这些模型的结果进行平均,我们有时可以从它们的组合中找到比任何单个部分更好的模型。这就是集成模型的工作方式
主要用到VIM和mice包 [plain] view plain install.packages(c("VIM","mice")) 1.处理缺失值的步骤 步骤: (1)识别缺失数据; (2)检查导致数据缺失的原因; (3)删除包含缺失值的实例或用合理的数值代替(插补)缺失值 缺失值数据的分类: (1)完全随机缺失:若某变量的缺失数据与其他任何观测或未观测变量都不相关,则数据为完全随机缺失(MCAR)。 (2)随机缺失:若某变量上的缺失数据与其他观测变量相关,与它自己的未观测值不相关,则数据为随机缺失(
03版本 package poi; import org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFCell; import org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFRow; import org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFSheet; import org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFWorkbook; import org.apache.poi.ss.usermodel.Cell; impo
本文用 R 编程语言极值理论 (EVT) 以确定 10 只股票指数的风险价值(和条件 VaR)。使用 Anderson-Darling 检验对 10 只股票的组合数据进行正态性检验,并使用 Block Maxima 和 Peak-Over-Threshold 的 EVT 方法估计 VaR/CvaR。最后,使用条件异向性 (GARCH) 处理的广义自回归来预测未来 20 天后指数的未来值。本文将确定计算风险因素的不同方法对模型结果的影响。
本文用 R 编程语言极值理论 (EVT) 以确定 10 只股票指数的风险价值(和条件 VaR)
程序的设计任务:定义一个包含学生信息(学号,姓名,成绩)的单链表,使其具有如下功能: (1)根据指定学生个数,逐个输入学生信息; (2)逐个显示学生表中所有学生的相关信息; (3)根据姓名进行查找,返回此学生的学号和成绩; (4)根据指定的位置可返回相应的学生信息(学号,姓名,成绩); (5)给定一个学生信息,插入到表中指定的位置; (6)删除指定位置的学生记录; (7)统计表中学生个数。 模块划分: (1)写第一个子函数input()创建链表完成输入学生信息操作; (2)写第二个子函数output()完成逐个显示学生表中所有学生的相关信息操作; (3)写第三个子函数findnum()完成根据姓名进行查找,返回此学生的学号和成绩操作; (4)写第四个子函数locationlookup()完成根据指定的位置可返回相应的学生信息(学号,姓名,成绩)操作; (5)写第五个子函数insert()完成给定一个学生信息,插入到表中指定的位置操作; (6)写第六个子函数remov()完成删除指定位置的学生记录操作; (7)写第七个子函数 Statistics()完成统计表中学生个数操作; (8)写第八个子函数menu()来调用以上函数进行可视化的操作; (9)写一个main()主函数,调用menu()函数来完成所有操作;
我们知道在 MySQL 中创建一张表时,一些统计表会发生变化,比如:mysql/innodb_index_stats,会多出几行对新表的描述。
R的源起 R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件,它基于S语言,并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处,两个软件有一定的兼容性。 R is free R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的
R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件,它基于S语言,并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处,两个软件有一定的兼容性。
Python读execl主要用到xlrd库,用到主要函数详解如下:准备工作:安装xlrd库:pip install xlrd待读取的execl文件,本文使用如下:文件名:datalist.xlsx文件内容:(里边的数据只是示例,非真实数据,切勿计较)图片库函数:工作簿相关open_workbook(filename=None, logfile=sys.stdout, verbosity=0, use_mmap=USE_MMAP, file_contents=None, encoding_override=N
最近我们被客户要求撰写关于股票指数的研究报告,包括一些图形和统计输出。本文用 R 编程语言极值理论 (EVT) 以确定 10 只股票指数的风险价值(和条件 VaR)
为每个 Sampler(默认情况下不包括事务控制器)提供前五个错误信息摘要和错误数,若没有则不显示在上面,最多显示 5 个
前段时间参与了2020年度耕地资源质量分类年度更新与监测项目的建库工作,当时在进行数据库生成汇总统计表时是逐个表逐项手动统计的,耗费了很多时间,不细心还容易统计错误。想到还要做2021年度的更新,为了提高数据库汇总表统计的效率和准确度,就基于FME编写了这个模型工具,感觉还有点用处,顺手就分享出来了。
以往的推文中我们没有对批次效应有个量化的概念,往往是画个PCA或者单细胞中做个UMAP、tSNE肉眼看看,上周组会我注意到师兄讲文献提到了这个(使用kBET检测批次效应)方法但没有解释,刚好我就自己学习学习,这周周更补全我们这个板块的空白
compareGroups包可以通过分组变量来创建单变量分析结果的基线特征表,在创建出表格后可以导出各种格式用于报告。
采取大量单独不完美的模型,他们的一次性错误可能不会由其他人做出。如果我们对所有这些模型的结果进行平均,我们有时可以从它们的组合中找到比任何单个部分更好的模型。这就是整体模型的工作方式,他们培养了许多不同的模型,并让他们的结果在整个团队中得到平均或投票。
在实际的数据分析中,缺失数据是常常遇到的。缺失值(missing values)通常是由于没有收集到数据或者没有录入数据。
威廉·法尔(William Farr,1807-1883),英国统计学家和人口统计制度的奠基人。
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说R语言笔记完整版[通俗易懂],希望能够帮助大家进步!!!
在数据处理和报告生成的领域中,Excel 文件一直是广泛使用的标准格式。为了让 Python 开发者能够轻松创建和修改 Excel 文件,XlsxWriter 库应运而生。XlsxWriter 是一个功能强大的 Python 模块,专门用于生成 Microsoft Excel 2007及以上版本(.xlsx 格式)的电子表格文件。本文将对XlsxWriter进行概述,探讨其主要特点、用法和一些实际应用,并实现绘制各类图例(条形图,柱状图,饼状图)等。
1.统计学基本概念 统计学:收集、处理、分析、解释数据并从中得出结论的科学。 数据分析的方法可分为描述统计和推断统计。 注意:分类变量如“行业”,其变量值可以为“
大家好,我是云朵君! 加载一个Jupyter插件后,无需写代码就能做数据分析,还帮你生成相应代码?
汇总函数 summarise(),可以将数据框折叠成一行 ,多与group_by()结合使用
Pandas 库功能非常强大,特别有助于数据分析与处理,并为几乎所有操作提供了完整的解决方案。一种常见的Pandas函数是pandas describe。它向用户提供数据集所有特征的描述性统计摘要,尽管其比较常用,但它仍然没有提供足够详细的功能。
(1) 完全随机缺失:若某变量的缺失数据与其他任何观测或未观测变量都不相关,则数据为完全随机缺失(MCAR)
如何将社会科学(social sciences) 中常用统计分析结果,如:简单和交叉列表频率(simple and cross tabulated frequencies)、直方图(histograms)、箱线图(box plots)、(广义)线性模型((generalized) linear models)、混合效应模型(mixed effects models)、PCA和相关矩阵(PCA and correlation matrices)、聚类分析(cluster analyses) 、李克特量表(Likert scales) 等 有效的用可视化的方式表现出来?今天,小编就介绍一个非常优秀的可视化工具-R-sjPlot,接下来,就跟着小编一起来感受下这个包的魅力吧~~今天这篇推文的主要内容如下:
在正文内容开始之前,我先给大家推荐一个文档https://google.github.io/styleguide/Rguide.xml
我们还是以TCGA数据中的CHOL(胆管癌)这套数据为例。关于这套临床数据的下载可以参考
我们从三个各方面,前端上报,数据收集和入库,数据展示来介绍了如何打造一个测速系统。
最近我们被客户要求撰写关于WinBUGS 的研究报告,包括一些图形和统计输出。 R2WinBUGS软件包提供了从R调用WinBUGS的便捷功能。它自动以WinBUGS可读的格式写入数据和脚本,以进行批处理(自1.4版开始)。WinBUGS流程完成后,可以通过程序包本身将结果数据读取到R中(这提供了推断和收敛诊断的紧凑图形摘要),也可以使用coda程序包的功能对输出进行进一步分析。
子查询有返回结果: EXISTS子查询结果为TRUE,则执行外层查询 子查询无返回结果: EXISTS子查询结果为FALSE,外层查询不执行 当数据量大的时候使用exists,如数据量于一万以上使用,数据量少时可以使用in
在获取数据,并且完成数据的清洗之后,首要的事就是对整个数据集进行探索性的研究,这个过程中会利用到各种描述性统计量和推断性统计量来初探变量间和变量内部的基本关系,本篇笔者便基于R,对一些常用的数据探索方法进行总结: 1.描述性统计量部分 1.1 计算描述性统计量的常规方法 summary() summary()函数提供了最小值、最大值、四分位数和数值型变量的均值,以及因子向量和逻辑型向量的频数统计: > #挂载鸢尾花数据 > data(iris) > #计算鸢尾花各变量的基本描述统计量 > summary(
熟练掌握SELECT查询语句中的Group by 子句、Having子句的用法,以及汇总函数的使用。
要了解单表替代密码就得先了解替代密码,在这里我就做一下简单的介绍: 替代是古典密码中用到的最基本的处理技巧之一 。 替代密码是指先建立一个替换表,加密时将需要加密的明文依次通过查表,替换为相应的字符,明文字符被逐个替换后,生成无任何意义的字符串,即密文,替代密码的密钥就是其替换表。 根据密码算法加解密时使用替换表多少的不同,替代密码又可分为单表替代密码和多表替代密码。 单表替代密码的密码算法加解密时使用一个固定的替换表。单表替代密码又可分为一般单表替代
在这一期我们将要学习如何针对分类变量数据创建频率表和列联表,之后在此基础之上进行独立性检验、关联度测量以及相关数据的可视化。
引言:上一章我们学习了一系列用于二分类的机器学习方法,包括逻辑回归分类方法、传统决策树、条件推断树、集成性的随机森林以及支持向量机。这一期我们就来学习如何处理缺失数据吧。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云