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R语言中的特殊值及缺失值NA的处理方法

通常来说,R语言中存在: NA NULL NaN Inf/-Inf 这四种数据类型在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,通常代表缺失值。...缺失值NA的处理 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值NA。 小白学统计在推文《有缺失值怎么办?系列之二:如何处理缺失值》里说“处理缺失值最好的方式是什么?...drop_na(df,X1) # 去除X1列的NA 2 填充法 用其他数值填充数据框中的缺失值NA。...replace_na(df$X1,5) # 把df的X1列中的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中NA。...3 虚拟变量法 当分类自变量出现NA时,把缺失值单独作为新的一类。 在性别中,只有男和女两类,虚拟变量的话以女性为0,男性为1。如果出现了缺失值,可以把缺失值赋值为2,单独作为一类。

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    R语言ggplot2作图如何去掉图例中的NA

    遇到这个问题是在使用ggtree可视化展示进化树的时候,我想给进化树的枝分组映射颜色,对应的推文是跟着Nature Genetics学画图:R语言ggtree给进化树的枝分组映射颜色 第一步是准备进化树文件...image.png 加载需要用到的R包 library(treeio) library(ggtree) library(ggplot2) 读取树文件和分组信息 tree<-read.tree("practice.tree...image.png 这个结果右侧的图例最下方式有一个NA的,如果不想要那个NA加一行代码 scale_color_discrete(na.translate=FALSE) 参考链接是 https://stackoverflow.com...(values=colors, na.translate=FALSE)+ #scale_color_discrete(na.translate=FALSE)...image.png 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本 需要示例数据和代码 点赞 点击在看 然后在后台留言 20210605 就可以了 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享:1、R语言和python

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    R中优雅的绘制环状sina图

    ❝在R中创建sina图使用geom_sina函数,sina图是一种用于显示单个分类变量的每个观测值的图形。它与箱线图和小提琴图类似,但是它显示了每个单独的数据点,这可以提供关于数据分布的更多信息。...❞ 「sina图的主要优点是它可以清楚地显示每个数据点,而不是简单地显示数据的总体分布。这使得sina图特别适用于小样本大小的数据集,其中每个数据点的值都很重要。」...gas_day_started_on)) 数据可视化 df %>% ggplot(aes(x=mth, y=gas_in_storage_t_wh,group=mth)) + # 使用ggforce包中的...geom_sina函数绘制sina图 ggforce::geom_sina(aes(color=gas_in_storage_t_wh), alpha=.5, shape=21)+ # 添加文本标签...), lab=c("2","4","6","8TWh")), aes(x=x, y=y, label=y),inherit.aes = FALSE)+ # 使用scico包中的

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    动态数组公式:动态获取某列中首次出现#NA值之前一行的数据

    标签:动态数组 如下图1所示,在数据中有些为值错误#N/A数据,如果想要获取第一个出现#N/A数据的行上方行的数据(图中红色数据,即图2所示的数据),如何使用公式解决?...图1 图2 如示例图2所示,可以在单元格G2中输入公式: =LET(data,A2:E18,i,MIN(IFERROR(BYCOL(data,LAMBDA(x,MATCH(TRUE,ISNA(x),0...如果想要只获取第5列#N/A值上方的数据,则将公式稍作修改为: =INDEX(LET(data,A2:E18,i,MIN(IFERROR(BYCOL(data,LAMBDA(x,MATCH(TRUE,ISNA...TAKE(data,i),i-1)),,5) 也可以使用公式: =LET(d,FILTER(E2:E18,NOT(ISNA(E2:E18))),DROP(d,ROWS(d)-1)) 如果数据区域中#N/A值的位置发生改变...,那么上述公式会自动更新为最新获取的值。

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    R语言随机森林模型中具有相关特征的变量重要性

    p=13546 ---- 变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。由于我们通常在随机森林中使用它,因此它看起来非常适合非常大的数据集。...大型数据集的问题在于许多特征是“相关的”,在这种情况下,很难比较可变重要性图的值的解释。 为了获得更可靠的结果,我生成了100个大小为1,000的数据集。...顶部的紫色线是的可变重要性值 ,该值相当稳定(作为一阶近似值,几乎恒定)。红线是的变量重要性函数, 蓝线是的变量重要性函数 。例如,具有两个高度相关变量的重要性函数为 ?...实际上,我想到的是当我们考虑逐步过程时以及从集合中删除每个变量时得到的结果, apply(IMP,1,mean)} 在这里,如果我们使用与以前相同的代码, 我们得到以下图 plot(C,VI[2,]...然而,当我们拥有很多相关特征时,讨论特征的重要性并不是那么直观。

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    R语言随机森林模型中具有相关特征的变量重要性

    p=13546 ---- 变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。由于我们通常在随机森林中使用它,因此它看起来非常适合非常大的数据集。...大型数据集的问题在于许多特征是“相关的”,在这种情况下,很难比较可变重要性图的值的解释。...   ,该值相当稳定(作为一阶近似值,几乎恒定)。...例如,具有两个高度相关变量的重要性函数为 看起来  比其他两个  要  重要得多,但事实并非如此。只是模型无法在  和  之间选择   :有时会    被选择,有时会被选择 。...关联度接近1时,与具有相同   ,并且与蓝线相同。 然而,当我们拥有很多相关特征时,讨论特征的重要性并不是那么直观。

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    在Excel中,如何根据值求出其在表中的坐标

    在使用excel的过程中,我们知道,根据一个坐标我们很容易直接找到当前坐标的值,但是如果知道一个坐标里的值,反过来求该点的坐标的话,据我所知,excel没有提供现成的函数供使用,所以需要自己用VBA编写函数使用...(代码来自互联网) 在Excel中,ALT+F11打开VBA编辑环境,在左边的“工程”处添加一个模块 把下列代码复制进去,然后关闭编辑器 Public Function iSeek(iRng As Range...False, False): Exit For Next If iAdd = "" Then iSeek = "#无" Else iSeek = iAdd End Function 然后即可在excel的表格编辑器中使用函数...iSeek了,从以上的代码可以看出,iSeek函数带三个参数,其中第一个和第二个参数制定搜索的范围,第三个参数指定搜索的内容,例如 iSeek(A1:P200,20),即可在A1与P200围成的二维数据表中搜索值

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    在vscode中配置R的开发环境

    并且在1.21中完善了windows系统下的extension的bug。...整体看起来效果还是非常不错的,开发者在整体上还是保留了Rstudio和visual studio中对于View()这个函数的配置,还在此基础上添加了search功能,此外对Rshiny可视化的支持也非常棒...▶ pip install radian 四 在R中安装languageserver和jsonlite R LSP client需要借助languageserver实现函数的智能识别,R session...的配置 Path中添加R的执行文件的路径,当然也可以选择radian.exe的路径(该路径存在于python的scripts文件夹中)。...中运行的话,则会出现R session watcher不启用的状况,data和plot的review窗口则会自动调用自身gui所带的review窗口,以在windows中选择radian.exe路径为例

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    解决canvas在高清屏中绘制模糊的问题

    一、问题分析 使用 canvas 绘制图片或者是文字在 Retina 屏中会非常模糊。如图: 因为 canvas 不是矢量图,而是像图片一样是位图模式的。...举例来说,假设 devicePixelRatio 的值为 2 ,一张 100×100 像素大小的图片,在 Retina 屏幕下,会用 2 个像素点的宽度去渲染图片的 1 个像素点,因此该图片在 Retina...类似的,在 canvas context 中也存在一个 backingStorePixelRatio 的属性,该属性的值决定了浏览器在渲染 canvas 之前会用几个像素来来存储画布信息。...", 50, 50); 这样就可以解决 canvas 在高清屏中绘制模糊的问题。...完整的demo:https://www.html.cn/demo/canvas_retina/index.html 参考文章:《解决 canvas 在高清屏中绘制模糊的问题》

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    (数据科学学习手札58)在R中处理有缺失值数据的高级方法

    一、简介   在实际工作中,遇到数据中带有缺失值是非常常见的现象,简单粗暴的做法如直接删除包含缺失值的记录、删除缺失值比例过大的变量、用0填充缺失值等,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值是一个持续活跃的领域,贡献出众多巧妙的方法,在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,在R中用于处理缺失值的包有很多,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...如上图所示,通过marginplot传入二维数据框,这里选择airquality中包含缺失值的前两列变量,其中左侧对应变量Solar.R的红色箱线图代表与Ozone缺失值对应的Solar.R未缺失数据的分布情况...,可以对每个变量中缺失值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,其中缺失值应表示为NA...值都远远小于0.05,至少在0.05显著性水平下每个参数都具有统计学意义;   4、对5个合成出的数据框在缺失值位置进行融合,这里需要用到新的函数complete,其主要有下面三个参数: data: 前面

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