作者 | June Tao Ching 编译 | VK 来源 | Towards Data Science
https://r4ds.had.co.nz/transform.html#grouped-summaries-with-summarise
有的时候，面对一个有缺失值的数据，我只想赶紧把它插补好，此时的我并不在乎它到底是怎么缺失、插补质量如何等，我只想赶紧搞定缺失值，这样好继续进行接下来的工作。
他认为替换不干净，应该是循环有问题。希望我们帮忙检查，我通常是懒得看其他人写的代码，所以让群里的小伙伴们有空的都尝试写一下。
数据清理是数据预处理的一个关键环节，它占据整个数据分析或挖掘50%~70%的时间。在这一环节中，我们主要通过一定的检测与处理方法，将良莠不齐的“脏”数据清理成质量较高的“干净”数据。pandas为数据清理提供了一系列方法，本章将围绕这些数据清理方法进行详细地讲解。 数据清理概述
R语言是为统计分析而生的，它提供了大量灵活而使用的统计功能，其中最基础的就是一些描述性统计量，主要包括求和、均值、最值、方差、标准差、分位数和范围。下面我们将在R语言中逐一学习一遍：
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。
R中的统计分析通过使用许多内置函数来执行的，这些函数大部分是R基础包的一部分，并且它们将R向量与参数一起作为输入，并在执行计算后给出结果。
本案例适合作为大数据专业数据清洗或Pandas数据分析课程的配套教学案例。通过本案例，能够达到以下教学效果：
尾均值（trimmed mean）又称“截尾均值”，是指在一个数列中，去掉两端的极端值后所计算的算术平均数，其计算和下式中的a（切尾比例）有关，从它的定义可以看出，切尾均值能够有效避免极端值对整体数据的影响，能够使数据的描述结果更加合理与稳定，在生活中最常见的是选秀比赛或者扣篮比赛中除掉最高分和最低分来计算选手的最终得分。psych包默认切尾比例是0.1，也就是将数据排序后分别去掉两端10%的数据。当然，切尾均值的计算会比这种直接去掉最大值和最小值的计算方法要稍微复杂一点，但仔细看也并不难理解。如下是具体的计算公式：
在本文中，我们将使用Python的Pandas库逐步完成许多不同的数据清理任务。具体而言，我们将重点关注可能是最大的数据清理任务，即 缺少值。
描述性统计是借助图表或者总结性的数值来描述数据的统计手段。数据挖掘工作的数据分析阶段，可以借助描述性统计来描述或总结数据的基本情况。
前文介绍了脏数据中缺失值数据分析|R-缺失值处理和异常值数据分析|R-异常值处理的常规处理方法，之后就可以对数据进行简单的描述性统计，方便我们对数据有一个整体的认识。
本文讲述了如何利用Python和R语言对数据集进行缺失值和异常值处理，包括利用均值、中位数、众数、插值、基于邻近算法、基于模型的回归、聚类、分类等多种方法。同时，还介绍了一种基于Knime的缺失值处理方法。
在缺失值的处理上，主要配合使用 sklearn.preprocessing 中的Imputer类、Pandas和Numpy。其中由于Pandas对于数据探索、分析和探查的支持较为良好，因此围绕Pandas的缺失值处理较为常用。
众所周知，训练机器学习模型的目标是提高模型的泛化能力，通常使用测试集误差来近似模型在现实世界的泛化误差。为了能用机器学习来解决现实世界的问题，我们通常需要对从现实世界中获取的数据进行预处理操作。本文需要使用两个软件包：
一个小任务，证明在某个文献看到的这句话：The median length of human transcripts is 2186 nt, with the longest transcripts having sizes of up to 101,206 nt. (These numbers are based on UCSC hg19 annotation.) 我希望大家可以基于gencode的v32也测试看看，如果不行，再去找hg19的。意思是希望大家明白，可观规律是很难因为数据库版本更新而改变
“数据科学家们80%的精力消耗在查找、数据清理、数据组织上，只剩于20%时间用于数据分析等。”——IBM数据分析
本文介绍了两个用于数据预处理的函数，具体是用于处理缺失值和异常值的。这些函数可以极大地提高数据预处理的速度，方便进行后续的建模和结果分析。
那个代码，aes后面的x是大写的，换成小写的x就好了。一般大小写都要注意的，代码很严格。
数据缺失是数据科学家在处理数据时经常遇到的问题，本文作者基于不同的情境提供了相应的数据插补解决办法。没有完美的数据插补法，但总有一款更适合当下情况。
继续上回的内容[[108-R可视化32-通过seurat包中的LabelClusters学习ggplot之一]]。
数据中包含缺失值表示我们现实世界中的数据是混乱的。可能产生的原因有：数据录入过程中的人为错误，传感器读数不正确以及数据处理管道中的软件bug等。 一般来说这是令人沮丧的事情。缺少数据可能是代码中最常见的错误来源，也是大部分进行异常处理的原因。如果你删除它们，可能会大大减少可用的数据量，而在机器学习中数据不足的是最糟糕的情况。 但是，在缺少数据点的情况下，通常还存在隐藏的模式。它们可以提供有助于解决你正尝试解决问题的更多信息。 我们对待数据中的缺失值就如同对待音乐中的停顿一样 – 表面上它可能被认为是负面的(
统计上，分位数亦称分位点，是指将一个随机变量的概率分布范围分为几个等份的数值点，常用的有中位数（即二分位数）、四分位数、百分位数等。
上节我们对选择现有的列和使用mutate添加新列做了介绍。现在对数据框使用summarize()进行分组摘要进行介绍。函数功能：summarize()可以将数据框折叠成一行：
本期介绍的是 《Machine Learning with R, tidyverse, and mlr》 一书的第四章——逻辑回归(logistic regression)。逻辑回归是基于概率分类的有监督学习算法，它依赖于直线方程，产生的模型非常容易解释和交流。在其最简单的形式中，逻辑回归被用来预测二分类问题，但算法的变体也可以处理多个类。
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摘要 本文详述了如何通过数据预览，探索式数据分析，缺失数据填补，删除关联特征以及派生新特征等方法，在Kaggle的Titanic幸存预测这一分类问题竞赛中获得前2%排名的具体方法。 竞赛内容介绍 Titanic幸存预测是Kaggle上参赛人数最多的竞赛之一。它要求参赛选手通过训练数据集分析出什么类型的人更可能幸存，并预测出测试数据集中的所有乘客是否生还。 该项目是一个二元分类问题 如何取得排名前2%的成绩 加载数据 在加载数据之前，先通过如下代码加载之后会用到的所有R库 1234567891011121
第一自变量h与与第二自变量sex是等长的， 对应元素分别为同一人的身高和性别， tapply()函数分男女两组计算了身高平均值
因子（factor）是R语言中许多强大运算的基础，因子的设计思想来着统计学中的名义变量（分类变量），因子可以简单的看做一个附加了更多信息的向量。
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
这篇文章其实来源于自己的数据挖掘课程作业，通过完成老师布置的作业，感觉对于使用python中的pandas模块读取表格数据进行操作有了更深层的认识，这里做一个整理总结。
逻辑回归是一种拟合回归曲线的方法，y=f(x)，当y是一个分类变量时。这个模型的典型用途是在给定一组预测因素x的情况下预测y，预测因素可以是连续的、分类的或混合的。
前期处理 perl脚本统计RC(RC(read counts)) 读入control baseline 和 sigma（最后baseline 预测的mad值） 将gc < 0.28或gc > 0.68，sigma乘上1.5,后来又乘以6，对于小于0.01或者大于0.99分位数，sigma取0.01和0.99分位点的sigma 将sigma转化为权重，SigmaForWeights = 1/sigma^2/max(1/sigmaforWeithts^2) 根据mu值设置一些outlier的amplicon，t
快速排序（Quicksort）是对冒泡排序的一种改进。基本思想是：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两 部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排 序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列
无论是前瞻性数据收集还是回顾性数据收集，数据集中通常都会出现离群值或缺失值。对于统计学家来说，离群值和缺失值通常是一个棘手的问题，如果处理不当可能会导致错误。离群值可能会导致我们的结果偏离真实结果，而缺失值造成的信息损失可能会导致建模失败。因此，在执行数据分析之前，正确识别离群值并处理缺失值非常重要。本推文讨论的内容应该在建模之前执行。虽然本推文在整个统计模型系列中较为置后，却至关重要，望警醒。
昨天用caret切割队列，训练集建模画生存图很顺利，一毛一样的代码测试集就出现了奇怪的报错。
文章目录 统计 平均值 中位数 众数 线性回归 一元 多元回归 逻辑回归 正态分布 决策树 随机森林 生存分析 卡方检验 统计 平均值 语法 mean(x, trim = 0, na.rm = FALSE, ...) x - 是输入向量。 trim - 用于从排序的向量的两端删除一些观测值。 na.rm - 用于从输入向量中删除缺少的值。 示例 x <- c(17,8,6,4.12,11,8,54,-11,18,-7) # Find Mean. result.mean <- mean(x) print(
paste0(rep("x",times=3),1:3,rep("a",time=3))
生信技能树-数据挖掘课程笔记 数据类型 数值型 (numeric) 1.1 2 30 字符型 (character) "a" "bb" "ccc" 逻辑型 (logical) TRUE T FLASE F NA 变量赋值 string = "hello,world" string <- "hello,word" 比较运算 比较运算的返回值是逻辑值TURE 、FALSE > 大于 < 小于 >=小于等于 >=大于等于 == 等于 !=不等于 注意区分赋值= 与逻辑值判断的等于== 逻辑值关系 &有一者
作者：KOALA https://zhuanlan.zhihu.com/p/60241672
采样函数svsample期望其输入数据y是数字矢量，而没有任何缺失值（NA），如果提供其他任何内容，则会引发错误。在y包含零的情况下，发出警告，并在进行辅助混合物采样之前，将大小为sd（y）/ 10000的小偏移常数添加到平方收益上。
具体的，我们可以使用两个优先队列（堆）来维护整个数据流数据，令维护数据流左半边数据的优先队列（堆）为 l，维护数据流右半边数据的优先队列（堆）为 r。
除了选择已存在的列，另一个常见的操作是添加新的列。这就是mutate()函数的工作了。
Pandas是Python数据分析处理的核心第三方库，它使用二维数组形式，类似Excel表格，并封装了很多实用的函数方法，让你可以轻松地对数据集进行各种操作。
虽然现在是高通量测序的时代，但是GEO、ArrayExpress等数据库储存并公开大量的基因表达芯片数据，还是会有大量的需求去处理芯片数据，并且建模或验证自己所研究基因的表达情况，芯片数据的处理也可能是大部分刚学生信的道友入门R语言数据处理的第一次实战，因此准备更新100个基因表达芯片或转录组高通量数据的处理。
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。
学习R会慢慢的发现，数据的前期准备通常会花费很多的时间，从最基础的开始学，后面逐渐使用更便利的工具（R包）解决实际的问题。
并详细介绍了如何手动计算真阳性率/假阳性率，以及怎样计算多个，并把点连接成线，变成ROC曲线：ROC曲线纯手工绘制
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