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R语言缺失探索强大R包:naniar

简介 缺失在数据无处不在,需要在分析初始阶段仔细探索和处理。在本次示例,会详细介绍naniar包探索缺失方法和理念,它和ggplot2和tidy系列使用方法非常相似,上手并不困难。...本次学习主要探讨3个问题: 开始探索缺失 探索缺失机制 模型化缺失 如何开始探索缺失 当你面对新数据时,可能首先会使用各种汇总函数查看数据基本情况,比如: summary() str()...这幅图会直接把缺失删掉,并不能知道缺失情况。...y = Ozone)) + geom_miss_point() + facet_wrap(~Month) + theme_dark() 可视化变量缺失...模型化缺失缺失建立模型!如果不学习这个R包,我是真的想不到还可以这样搞缺失

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R语言中特殊缺失NA处理方法

通常来说,R语言中存在: NA NULL NaN Inf/-Inf 这四种数据类型在R中都有相应函数用以判断。 NA NA即Not available,是一个长度为1逻辑常数,通常代表缺失。...NaN NaN即Not A Number,是一个长度为1逻辑向量。...drop_na(df,X1) # 去除X1列NA 2 填充法 用其他数值填充数据框缺失NA。...3 虚拟变量法 当分类自变量出现NA时,把缺失单独作为新一类。 在性别,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。..., Inf》 https://www.r-bloggers.com/2018/07/r-null-values-null-na-nan-inf/ 小白学统计《有缺失怎么办?

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R语言缺失处理结果可视化

缺失发现和处理在我们进行临床数据分析时候是非常重要环节。今天给大家介绍一个包mice主要用来进行缺失发现与填充。同时结合VIM包进行缺失变量可视化展示。...##查看数据缺失模式md.pattern(nhanes) ? 还有另外一种描述展示: fluxplot(nhanes) ? 从上图我可以看出变量越往左上代表确实越少,越往右下代表缺失越严重。...接下来就是我们如何填充呢,缺失填充函数mice包含了很多填充方法: ?...我们还可以看下每个变量分布密度图是否存在差异。 densityplot(imp) ? 最后我们看下在VIM是如何可视化结果。...图中橘黄色代表填充点数据。当然还有一个impute包专门用来进行缺失填充,大家可以根据自己需要进行选择,我是觉得有图有真相。

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超详细 R 语言插补缺失教程来啦~

今天小编给大家介绍一个用来处理缺失 R 包——MICE,本文为译文,原文链接[1]及参考文章[2]见文末。...数据处理 本文,我们将使用 R 自带一个空气质量数据集airquality来估算缺失。为了介绍 mice 包用法,先从数据集中删除一些数据点,制造一个缺失数据集。...左边红箱显示了缺失 Ozone Solar.R 分布,蓝箱表示剩余数据点分布。底部红箱显示了缺失 Solar.R Ozone 分布。...缺失被编码为 NA。 m:多重插补法数量,默认为 5。 method:指定数据每一列输入方法。...)确定拟合度最好线,然后通过修改imp,直到在右侧图形中找到那条线。

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R语言缺失处理:线性回归模型插补

---- 视频 缺失处理:线性回归模型插补 ---- 我们在这里模拟数据,然后根据模型生成数据。未定义将转换为NA。一般建议是将缺失替换为-1,然后拟合未定义模型。...默认情况下,R策略是删除缺失。...5%缺失,我们有 ​ 如果我们查看样本,尤其是未定义点,则会观察到 ​ 缺失是完全独立地随机选择, x1=runif(n) plot(x1,y,col=clr) ​ (此处缺失...但可以假设缺失最大,例如, x1=runif(n) clr=rep("black",n) clr[indice]="red" plot(x1,y,col=clr) ​ 有人可能想知道...这个想法是为未定义缺失预测预测。最简单方法是创建一个线性模型,并根据非缺失进行校准。然后在此新基础上估算模型。

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缺失处理方法

而在数据准备过程,数据质量差又是最常见而且令人头痛问题。本文针对缺失和特殊这种数据质量问题,进行了初步介绍并推荐了一些处理方法。...值得注意是,这里所说缺失,不仅包括数据库NULL,也包括用于表示数值缺失特殊数值(比如,在系统中用-999来表示数值不存在)。...(例如根据其它变量对记录进行数据分箱,然后选择该记录所在分箱相应变量均值或中位数,来填充缺失,效果会更好一些) 造成数据缺失原因 在各种实用数据库,属性缺失情况经常发全甚至是不可避免。...如果空是数值型,就根据该属性在其他所有对象取值平均值来填充该缺失属性;如果空是非数值型,就根据统计学众数原理,用该属性在其他所有对象取值次数最多(即出现频率最高)来补齐该缺失属性...在该方法缺失属性补齐同样是靠该属性在其他对象取值求平均得到,但不同是用于求平均并不是从信息表所有对象取,而是从与该对象具有相同决策属性对象取得。

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评分模型缺失

公式模型必须处理缺失 构建评分模型过程,建模属于流程性过程,耗时不多,耗费大量精力点在于缺失填充。缺失填充合理性直接决定了评分模型成败。...缺失填补我通常会遵循这样原则: 通常如果缺失比例超过80%则放弃填补,但在实际工作缺失比例超过50%基本上我就会放弃补缺; 如果变量缺失很高但基于业务含义上重要性无法舍弃,那么就需要针对这个变量生成一个指示哑变量...因为你大意,弄丢了一张试卷,这种缺失即为随机缺失; 非随机缺失可以这样理解,9张试卷,有一张分数特别低,于是,你故意丢掉了这张分数低试卷,这种缺失即为非随机缺失。...下面分别说明该怎样理解这些不同插补法: 单一插补 可以理解为自己填补自己,即针对每个缺失,从其预测分布取出一个进行填充。...热平台插补为 使用与受者相似的供者记录信息来替代受者记录缺失方法,即从其他地方随机抽样后再进行填补,例如10000个数值中有20个缺失,还有9000个是完整,即从9000个随机抽几个进行补充

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Python查询缺失4种方法

在我们日常接触到Python,狭义缺失一般指DataFrameNaN。广义的话,可以分为三种。...缺失:在Pandas缺失有三种:np.nan (Not a Number) 、 None 和 pd.NaT(时间格式,注意大小写不能错) 空:空在Pandas中指的是空字符串""; 最后一类是导入...Excel等文件,原本用于表示缺失字符“-”、“?”...今天聊聊Python查询缺失4种方法。 缺失 NaN ① 在Pandas查询缺失,最常用⽅法就是isnull(),返回True表示此处为缺失。...今天我们分享了Python查询缺失4种方法,觉得不错同学给右下角点个在看吧,接下来我们会继续分享对于缺失3种处理方法。

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Python处理缺失2种方法

在上一篇文章,我们分享了Python查询缺失4种方法。查找到了缺失,下一步便是对这些缺失进行处理,今天同样会分享多个方法!...how:与参数axis配合使用,可选为any(默认)或者all。 thresh:axis至少有N个非缺失,否则删除。 subset:参数类型为列表,表示删除时只考虑索引或列名。...df.dropna(axis=0,how='all') 输出: thresh参数,比如thresh=3,如果该行中非缺失数量小于3,将删除该行。...在交互式环境输入如下命令: df.fillna(value=0) 输出: 在参数method,ffill(或pad)代表用缺失前一个填充;backfill(或bfill)代表用缺失后一个填充...今天我们分享了Python处理缺失2种方法,觉得不错同学给右下角点个在看吧,建议搭配前文Python查询缺失4种方法一起阅读。

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R 数据整理(三:缺失NA 处理方法汇总)

> is.na(c(1,2,3,NA,'sdas')) [1] FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE # 我们可以直接用which 获取TRUE 所在index 但是,这个函数并不能很好使用在数据框...,比如我们想要获得缺失所在行呢?...其会返回一个矩阵,对应缺失会在对应位置返回一个TRUE,如果这时候通过which 获取,其只会返回一个坐标,这是因为数据框经过is.na 后返回一个矩阵,而矩阵坐标关系和向量又非常微妙,其本质也就是向量不同排列...我们都知道,布尔实际就是0和1,我们可以利用这个特性,获得那些经过is.na 后,行和不是0 行,那就代表其存在表示TRUE(NA)数据了: > rcmat[!...非常贴心缺失替换为其所在列上一行数值: > fill(X,X1,X2) X1 X2 1 A 1 2 B 1 3 C 3 4 D 4 5 E 5 6 E 6 >

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【总结】奇异分解在缺失填补应用都有哪些?

协同过滤有这样一个假设,即过去某些用户喜好相似,那么将来这些用户喜好仍然相似。一个常见协同过滤示例即为电影评分问题,用户对电影评分构成矩阵通常会存在缺失。...如果某个用户对某部电影没有评分,那么评分矩阵该元素即为缺失。预测该用户对某电影评分等价于填补缺失。...奇异分解算法假设矩阵可以分解成三个矩阵乘积。其中第一个矩阵是一个方阵,并且是正交,中间矩阵通常不是方阵,它对角线上元素都是由原矩阵特征构成,第三个矩阵也是一个方阵,并且也是正交矩阵。...如何将上述方法扩展到下述情形:即每一行是一个样本,每一列是一个特征,这种情形,每个样本就相当于协同过滤某个用户,每个特征就相当于协同过滤某个商品,如此一来,上述情形就有可能扩展到样本特征缺失情形...奇异分解算法并不能直接用于填补缺失,但是可以利用某种技巧,比如加权法,将奇异分解法用于填补缺失。这种加权法主要基于将原矩阵缺失和非缺失分离开来。

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如何将MV音频添加到EasyNVR做直播背景音乐?

EasyNVR已经支持自定义上传音频文件,可以做慢直播场景使用,前两天有一个开发者提出一个问题:想把一个MV音频拿出来放到EasyNVR中去做慢直播。...经过我们共同研究之后,终于想出一个办法,就是先将这个音乐提取出来,再添加进EasyNVR。...我们采用是ffmpeg命令行方法拿到AAC数据,具体命令如下: ffmpeg -i input-video.mp4 -vn -acodec copy output-audio.aac 将获取AAC...不得不说ffmpeg就是强大,ffmpeg是专门用于处理音视频开源库,既可以使用它API对音视频进行处理,也可以使用它提供工具,如 ffmpeg,ffplay,ffprobe,来编辑你音视频文件...如果大家对我们开发及产品编译比较感兴趣的话,可以关注我们博客,我们会不定期在博客中分享我们开发经验和一些功能使用技巧,欢迎大家了解。

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如何应对缺失带来分布变化?探索填充缺失最佳插补算法

我们假设存在一个潜在分布P*,从中得出观察X*。此外,还绘制了一个与X*相同维数0/1向量,我们称这个向量为M,实际观测到数据向量X被M掩码为X*。...在数学,对于所有m和x: 非随机缺失(MNAR):这里一切皆有可能,我们不能笼统地概括。但是最终我们需要学习给定一个模式m '中观测缺失条件分布,以便在另一个模式m推算。...在R语言中,可以方便地使用mice包来实现。我这种方法在实际应用效果非常好,MICE重现某些实例底层分布能力非常惊人。...我们还使用了更为复杂回归插补:在观测到X_1模式,将X_1对X_2进行回归分析,然后对每个缺失X_1观测,我们插入回归预测。...最后,对于高斯插补,我们从X_1对X_2同样回归开始,但随后通过从高斯分布抽取来插补每个缺失X_1。也就是说我们不是仅插补条件期望(即条件分布中心),而是从这个分布抽取。

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独家 | 手把手教你处理数据缺失

但事实并非如此,下面我们会介绍三种类型缺失以及其对应解决方法。 空(null)类型 随机遗失(MAR):在变量中空出现并非随机,而是取决于记录已知或者是未知特征。...完全随机缺失(MCAR):空出现与记录已知或者未知特征是完全无关。再次重申,这取决于你数据集是否能被测试。...就像随机遗失(MAR)一样,测试应该比较有缺失记录和无空记录其他变量分布。 比如:在邮件缺失调查对象问卷结果,完全独立于相关变量和受访者特征(即记录)。...你可能已经想过,在第二个例子,只有删除空是最安全做法。 在其他两种情况,删除空会导致无视整体统计人口中一组。 在最后一个例子,记录拥有空事实中会携带一些关于实际信息。...线性插法:(仅用于完全随机缺失(MCAR)下时间序列)在具有趋势和几乎没有季节性问题时间序列,我们可以用缺失前后进行线性插来估算出缺失。 ?

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