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R语言中的特殊及缺失NA处理方法

通常来说,R语言中存在: NA NULL NaN Inf/-Inf 这四种数据类型R中都有相应的函数用以判断。 NA NA即Not available,是一个长度为1的逻辑常数,通常代表缺失。...缺失NA处理 理解完四种类型数值以后,我们来看看该采取什么方法来处理最常见的缺失NA。 小白学统计推文《有缺失怎么办?系列之二:如何处理缺失》里说“处理缺失最好的方式是什么?...如数据框df共有1000行数据,有10行包含NA,不妨直接采用函数na.omit()来去掉带有NA的行,也可以使用tidyr包的drop_na()函数来指定去除哪一列的NA。...replace_na(df$X1,5) # 把df的X1列NA填充为5 2.3 fill() 使用tidyr包的fill()函数将上/下一行的数值填充至选定列NA。...3 虚拟变量法 当分类自变量出现NA时,把缺失单独作为新的一类。 性别,只有男和女两类,虚拟变量的话以女性为0,男性为1。如果出现了缺失,可以把缺失赋值为2,单独作为一类。

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SUM函数SQL处理原则

theme: smartblue SQL,SUM函数是用于计算指定字段的总和的聚合函数。...语法通常如下: SELECT SUM(column_name) AS total_sum FROM table_name; 然而,使用SUM函数时,对于字段的NULL,需要特别注意其处理原则,以确保计算结果的准确性...下面将详细介绍SUM函数不同情况下对NULL处理方式。...这确保了计算结果的准确性,即使在记录集中存在部分NULL实际应用,确保对字段的NULL进行适当处理,以避免出现意外的计算结果。...性能考虑: 处理大量数据时,SUM函数的性能可能会受到影响。考虑使用索引、分区表、冗余字段、应用层求和计算等数据库优化技术以提高查询效率。

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R重复、缺失及空格处理

1、R重复处理 unique函数作用:把数据结构,行相同的数据去除。...2、R缺失处理 缺失的产生 ①有些信息暂时无法获取 ②有些信息被遗漏或者错误处理了 缺失处理方式 ①数据补齐(例如用平均值填充) ②删除对应缺失(如果数据量少的时候慎用) ③不处理 na.omit...<- na.omit(data) 3、R中空格处理 trim函数的作用:用于清除字符型数据前后的空格。...trim函数的语法:trim(x) 注意: 1、trim函数来自raster包,使用前,先使用library(raster)引入该包; 2、如果还没有安装该包,则需先使用install.packages...') 使用R.studio的小伙伴,在下载包很慢的的时候,可以使用R的官网站点,中国地区会快很多,以解决此问题。

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TS 如何处理特殊

1.1 添加 null 或 undefined 到类型 TypeScript null 是一个很好的哨兵,我们可以通过类型联合将其对应的 null 类型添加到新的类型: // 这里的null...getNextLine() 方法的返回时,TypeScript 将强制我们考虑该函数的两种可能的返回:字符串和 null,比如以下的例子: function countComments(is: InputStream...A 行,我们不能使用字符串的 startsWith() 方法,因此变量 line 的可能为 null。...1.2 添加 symbol 到类型 我们可以使用 null 以外的作为哨兵。Symbols 和 objects 最适合这个任务,因为它们的每个都有唯一的标识,不会与其它混淆起来。...三、迭代器的结果 决定如何实现迭代器时,TC39 也不能使用固定的哨兵。因为该可能会出现在可迭代项和中断代码。一种解决方案是开始迭代时选择哨兵

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使用Rmerge()函数合并数据

使用Rmerge()函数合并数据 R可以使用merge()函数去合并数据框,其强大之处在于两个不同的数据框中标识共同的列或行。...如何使用merge()获取数据集中交叉部分 merge()最简单的形式为获取两个不同数据框交叉部分。举例,获取cold.states和large.states完全匹配的数据。...但他们都几类型参数有关: x: 第一个数据框. y: 第二个数据框. by, by.x, by.y: 指定两个数据框匹配列名称。缺省使用两个数据框相同列名称。...156361 .... 13 Texas NA 262134 14 Vermont 168 NA 15 Wyoming 173 NA 两个数据框有不同的名称,所以R基于两者...上面代码执行了完整合并,填充未匹配列NA。 总结 本文详细介绍Rmerge()函数参数及合并数据类型。利用sql的表连接概念进行类比,简单易懂。

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(数据科学学习手札58)R处理有缺失数据的高级方法

一、简介   实际工作,遇到数据带有缺失是非常常见的现象,简单粗暴的做法如直接删除包含缺失的记录、删除缺失比例过大的变量、用0填充缺失等,但这些做法会很大程度上影响原始数据的分布或者浪费来之不易的数据信息...,因此怎样妥当地处理缺失是一个持续活跃的领域,贡献出众多巧妙的方法,不浪费信息和不破坏原始数据分布上试图寻得一个平衡点,R中用于处理缺失的包有很多,本文将对最为广泛被使用的mice和VIM包中常用的功能进行介绍...,以展现处理缺失时的主要路径; 二、相关函数介绍 2.1  缺失预览部分   进行缺失处理之前,首先应该对手头数据进行一个基础的预览:   1、matrixplot   效果类似matplotlib...,可以对每个变量缺失所占比例有个具体的了解; 2.2  mice函数   mice包中最核心的函数是mice(),其主要参数解释如下: data: 传入待插补的数据框或矩阵,其中缺失应表示为NA...m: 生成插补矩阵的个数,mice最开始基于gibbs采样从原始数据出发为每个缺失生成初始以供之后迭代使用,而m则控制具体要生成的完整初始数据框个数,整个插补过程最后需要利用这m个矩阵融合出最终的插补结果

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R」ggplot2R包开发使用

尤其是R编程改变了从ggplot2引用函数的方式,以及aes()和vars()中使用ggplot2的非标准求值的方式。...函数使用 aes() 和 vars() 为了使用ggplot2创建图形,你很可能至少要使用一次aes()函数。如果你的图形使用了分面操作,你可能也会使用vars()用来指向绘图数据。...而这两个函数使用了非标准计算,如果你包中直接使用它,后面再CMD check的使用会引入一个note。 所有的Error, warning和note都需要解决才能上传到CRAN。...常规任务最佳实践 使用ggplot2可视化一个对象 ggplot2通常用于可视化对象(例如,一个plot()-风格的函数)。...如果你想要将它列入Suggests,那么你不能使用#' @importFrom ggplot2 ...载入函数,但是如果你仍然想要使用ggplot2的像%+replace%这样的中缀操作符号,你可以函数中进行赋值

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Python 如何使用 format 函数

前言 Python,format()函数是一种强大且灵活的字符串格式化工具。它可以让我们根据需要动态地生成字符串,插入变量值和其他元素。...本文将介绍format()函数的基本用法,并提供一些示例代码帮助你更好地理解和使用这个函数。 format() 函数的基本用法 format()函数是通过字符串插入占位符来实现字符串格式化的。...占位符使用一对花括号{}表示,可以{}中指定要插入的内容。...format()函数会将value的插入到占位符的位置上,生成一个新的格式化字符串。 格式化字符串 format()函数的占位符还可以包含格式说明符,用于指定插入的格式。...我们学习了如何使用占位符插入,并可以使用格式说明符指定插入的格式。我们还了解了如何使用位置参数和关键字参数来指定要插入的,以及如何使用特殊的格式化选项来格式化数字。

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Matlab函数汇总和使用说明

MATLAB的插函数为interp1,其调用格式为:  yi= interp1(x,y,xi,'method')            其中x,y为插点,yi为在被插点xi处的插结果...命令1 interp1 功能 一维数据插(表格查找)。该命令对数据点之间计算内插。它找出一元函数f(x)中间点的数值。其中函数f(x)由所给数据决定。...该方法保留单调性与数据的外形; ’cubic’:与’pchip’操作相同; ’v5cubic’:MATLAB 5.0 的三次插。...,Z决定的三元函数V=V(X,Y,Z)点(XI,YI,ZI)的。...该命令用三次样条插计算出由向量x 与y 确定的一元函数y=f(x)点xx 处的。若参量y 是一矩阵,则以y 的每一列和x 配对,再分别计算由它们确定的函数点xx 处的

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Excel公式技巧17: 使用VLOOKUP函数多个工作表查找相匹配的(2)

我们给出了基于多个工作表给定列匹配单个条件来返回的解决方案。本文使用与之相同的示例,但是将匹配多个条件,并提供两个解决方案:一个是使用辅助列,另一个不使用辅助列。 下面是3个示例工作表: ?...图4:主工作表Master 解决方案1:使用辅助列 可以适当修改上篇文章给出的公式,使其可以处理这里的情形。首先在每个工作表数据区域的左侧插入一个辅助列,该列的数据为连接要查找的两个列数据。...VLOOKUP函数多个工作表查找相匹配的(1)》。...解决方案2:不使用辅助列 首先定义两个名称。注意,定义名称时,将活动单元格放置工作表Master的第11行。...D1:D10 传递到INDEX函数作为其参数array的: =INDEX(Sheet3!

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Excel公式技巧16: 使用VLOOKUP函数多个工作表查找相匹配的(1)

某个工作表单元格区域中查找时,我们通常都会使用VLOOKUP函数。但是,如果在多个工作表查找并返回第一个相匹配的时,可以使用VLOOKUP函数吗?本文将讲解这个技术。...最简单的解决方案是每个相关的工作表中使用辅助列,即首先将相关的单元格连接并放置辅助列。然而,有时候我们可能不能在工作表中使用辅助列,特别是要求在被查找的表左侧插入列时。...图3:工作表Sheet3 示例要求从这3个工作表从左至右查找,返回Colour列为“Red”对应的Amount列,如下图4所示。 ?...B1:D10"),3,0) 其中,Sheets是定义的名称: 名称:Sheets 引用位置:={"Sheet1","Sheet2","Sheet3"} 公式中使用的VLOOKUP函数与平常并没有什么不同...B:B"}),$A3) INDIRECT函数指令Excel将这个文本字符串数组的元素转换为单元格引用,然后传递给COUNTIF函数,同时单元格A3作为其条件参数,这样上述公式转换成: {0,1,3

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【数字信号处理】相关函数 ( 相关函数性质 | 相关函数最大 | 自相关函数最大 | 互相关函数最大 | 能量有限信号的相关函数 m 趋近无穷时为 0 )

文章目录 一、相关函数最大 1、自相关函数最大 2、互相关函数最大 二、能量有限信号的相关函数 m 趋近无穷时为 0 一、相关函数最大 ---- 1、自相关函数最大 自相关函数 自变量...m = 0 时 , 永远大于其它 m \not= 0 的 ; r_x(0) \geq r_x(m) 也就是说 , 自相关函数 的 最大 , 就是 m = 0 时的 ; 2、互相关函数最大...互相关函数 的 最大是 \sqrt{r_x(0)r_y(0)} , r_x(0) 是 x(n) 信号的 能量 ; r_y(0) 是 y(n) 信号的 能量 ; |r_{xy}(m)|...\leq \sqrt{r_x(0)r_y(0)} = \sqrt{E_xE_y} 二、能量有限信号的相关函数 m 趋近无穷时为 0 ---- 如果 信号 x(n) 和 信号 y(n) 都是 能量信号...(m) = 0 \lim\limits_{m \rightarrow \infty} r_{xy}(m) = 0 物理意义 : 当 m = 0 时 , 这两个序列的 相关性最大 , 但是 随着 m

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PHPstrpos函数的正确使用方式

首先简单介绍下 strpos 函数,strpos 函数是查找某个字符字符串的位置,这里需要明确这个函数的作用,这个函数得到的是位置。 如果存在,返回数字,否则返回的是 false。...而很多时候我们拿这个函数用来判断字符串是否存在某个字符,一些同学使用的姿势是这样的 // 判断‘沈唁志博客’是否存在‘博客’这个词 if (strpos('沈唁志博客', '博客')) {...沈唁志博客’的第 0 个位置;而 0 if 中表示了 false,所以,如果用 strpos 来判断字符串是否存在某个字符时 必须使用===false 必须使用===false 必须使用=...==false 重要的事情说三遍,正确的使用方式如下 // 判断‘沈唁志博客’是否存在‘博客’这个词 if (strpos('沈唁志博客', '博客')===false) { // 如果不存在执行此处代码...原创文章采用CC BY-NC-SA 4.0协议进行许可,转载请注明:转载自:PHPstrpos函数的正确使用方式

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如何用Pandas处理文本数据?

; ② 某些Series方法不能在string上使用,例如:Series.str.decode(),因为存储的是字符串而不是字节; ③ string类型缺失存储或运算时,类型会广播为pd.NA,而不是浮点型...但现在由于string类型的初步引入,用法上出现了一些问题,这些issue有望以后的版本修复。...),原因在下面一条 (b)对于string类型Series 使用replace函数时不能使用正则表达式替换,该bug现在还未修复 pd.Series(['A','B'],dtype='string')...> dtype: string 综上,概况的说,除非需要赋值元素为缺失(转为object再转回来),否则请使用str.replace方法 四、子串匹配与提取 4.1 str.extract方法 (a)...(c)将(b)的ID列结果拆分为原列表相应的5列,并使用equals检验是否一致。

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R(二)近期记录

本文是笔者近期使用R语言的一个记录。...其实apply是将每一行当作一个向量来处理的。因为第三列是字符型,所以当一行只要有一个是字符型,其他数值型的都会被自动转换为字符型。...上面说了那么多,关键就是apply是把一行或者一列当作向量来处理的;R的向量要求值类型一致。 我看到不少人,包括我自己,都曾经因为不知道这一点而吃亏。...移动文件 R语言对目录和文件的操作有一些基本的支持。网上又很多的教程,但是当我想找一个函数把一个文件从一个目录移动到另一个目录的时候,却都没找到。...最后 近期使用R语言的一些收获罗列于此,希望能对大家有所助益。

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