❝一般来说，一个爬虫对象的数据一次展现不完全时，就要多次展示，网站的处理办法有两种： 1、下一个页面的url和上一个页面的url不同，即每个页面的url是不同的，一般是是序号累加，处理方法是将所有的html...页面下载至本地，从而拿到所有数据；（天天基金网显示不是这种类型） 2、下一个页面的url和上一个页面的url相同，即展示所有数据的url是一样的，这样的话网页上一般会有“下一页”或“输入框”与“确认”按钮...除非HTML非常简单，否则您可能需要在此处传递非空字符串。默认为“。+”(匹配任何非空字符串)。默认值将返回页面上包含的所有表。...「na_values：」 iterable, 默认为 None自定义NA值。...「keep_default_na：」 bool, 默认为 True如果指定了na_values并且keep_default_na为False，则默认的NaN值将被覆盖，否则将附加它们。
ta.sma sma函数返回移动平均值，即x的最后y值，除以y。 fixnan 对于给定的系列，将NaN值替换为先前的非NaN值。 nz（source） 以系列中的零(或指定数)替换NaN值。...返回值 `source`的值，如果它不是`na`。如果`source`的值为`na`，则返回0，如果使用1，则返回`replacement`参数。 / 除法。适用于数值表达式。...math.abs 如果 `number` >= 0，`number` 的绝对值为 `number`，否则为 -`number`。 返回`number`的绝对值。...] up = ta.change(high)//比较当前higt值 与上一个hight直接的差值 down = -ta.change(low)//比较当前low值 与上一个low直接的差值...的计算是为了用于计算趋势 //fixnan是替换Na值的操作 _minus = fixnan(100 * ta.rma(minusDM, _len) / truerange)
backfill’, ‘bfill’, ‘pad’, ‘ffill’, None}, default None pad/ffill：用前一个非缺失值去填充该缺失值 backfill/bfill：用下一个非缺失值填充该缺失值...None：指定一个值去替换缺失值（缺省默认这种方式） axis : {0 or ‘index’} 需要填充的轴 inplace : bool, default False 如果为True...，则直接修改对象返回None limit : int, default None 用于前向或者后向填充时最大值的填充范围 返回 Series or None 如果inplace=True...backfill’, ‘bfill’, ‘pad’, ‘ffill’, None}, default None pad/ffill：用前一个非缺失值去填充该缺失值 backfill/bfill：用下一个非缺失值填充该缺失值...False 如果为True，则直接修改对象返回None limit : int, default None 用于前向或者后向填充时最大值的填充范围 返回 DataFrame or None
1.删除法 如果缺失值的比例很小，且不影响整体的数据结构，即缺失值类型是完全随机缺失时，可以考虑将缺失值删除，该方法操作非常简单，使用函数na.omit()就可以将含有缺失值的行删除。...，对数值型变量采用均值替换，对非数值型变量采用众数替换。...3.插补法 实战中常用的方法是插补法，随机插补的思想类似，利用非缺失数据的均值或者随机数来填补缺失值，下面我们详细介绍多重插补。...参数介绍: data一个包含完整数据和缺失数据的矩阵或数据框，其中各缺失数据用符号NA表示; m:指定的多正插补数，默认值为5; method:一个字符串，或者长度与数据集列数相同的字符串向量，用于指定数据集中的每一列采用的插补方法...缺失值处理是一个不容易的工程，我们在数据挖掘中可选择对缺失数据不敏感的方法，比如决策树，这样就省略了缺失值处理的步骤。如果对于数据敏感的方法，还是要处理的哦！！
Pandas 中的缺失数据 Pandas 处理缺失值的方式受到其对 NumPy 包的依赖性的限制，NumPy 包没有非浮点数据类型的 NA 值的内置概念。...例如，如果我们将整数数组中的值设置为np.nan，它将自动向上转换为浮点类型来兼容 NA： x = pd.Series(range(2), dtype=int) x ''' 0 0 1 1...虽然与 R 等领域特定语言中，更为统一的 NA 值方法相比，这种黑魔法可能会有些笨拙，但 Pandas 标记值方法在实践中运作良好，根据我的经验，很少会产生问题。...填充空值 有时比起删除 NA 值，你宁愿用有效值替换它们。这个值可能是单个数字，如零，或者可能是某种良好的替换或插值。...，则 NA 值仍然存在。
偶然发现这个新包，想起以前都是自己撰写函数，进行缺失值分析 缺失值分析一般包括 缺失值查看 缺失变量间关系 缺失模式 查看缺失值 通常情况下，我们使用summary函数或者is.na对缺失值进行查看，但是当数据量增大的时候...vis_dat提供整个数据框的缺失模式，但是如果当样本量几万的时候，这个图没啥意义 vis_miss vis_miss(airquality) ?...vis_miss不仅提供缺失情况，还提供缺失的数量百分比，同样和上一个函数有同样的缺陷 ##缺失变量关系 查看airquality中Solar.R和Ozone的缺失 通过ggplot对两个变量绘制散点图...原理是将缺失值替换为该变量最小值的10% geom_miss_point # 使用ggplot ggplot(airquality, aes(x = Solar.R,...数字化缺失查看函数】 对于个案的查看 n_miss 查看缺失值数量 n_complete 查看非缺失值数量 prop_miss_case 查看缺失比例 pct_miss_case 查看缺失百分比 miss_case_summary
vis_miss() vis_miss(airquality) vis_miss则主要专注于缺失值的可视化。...替换缺失值 在一个数据中有很多缺失值用NA来表示可能会更加方便，比如N/A、N A，Not Available，-999等。...naniar中提供了replace_with_na函数把这些缺失值替换为NA。...，不过一个是把NA替换成其他值，一个是把其他值替换成NA。...模型化缺失值 对缺失值建立模型！如果不学习这个R包，我是真的想不到还可以这样搞缺失值！
is.na(sentence)] #清除对应sentence里面的空值（文本内容），要先执行文本名 sentence <- sentence[!...等长的波尔值向量，“非”函数将布尔值反向 testterm <- testterm[!...形成一个与原序列的等长的波尔值向量，“非”函数将布尔值反向就可以去除停用词。 stopword[!...is.na(表1$label),] #非NA值的行赋值 代码解读：表1为图1中的数据表，表2是id+label； join之后，在表1中加入匹配到的表2的label； 并且通过[!...向量长度依存于A，会生成一个与A相同长度的布尔向量，通过A[布尔向量,]就可以直接使用。 回忆一下，缺失值查找函数，A[na.is(x)],也是生成布尔向量。 详细见2.3的停用词删除的用法。
一般来说，在进行数据清洗的时候会先使用isnull函数来查看对应的缺失值所对应的地方，如果直接使用isnull函数来对数据进行缺失值的直接查看，那么返回一个布尔类型数据集，该数据集与原始数据格式相同，例如一个数据集使用了...Numpy的数组存储，那么返回的就是含有布尔值的数组，如果使用的是Pandas的DataFrame存储，那么返回的就是含有布尔值的DataFrame。...: pass 查看一下是否将所有的非缺失值存储到列表中了，此处使用notnull()函数来查看所有的非缺失值数量。...，对所有缺失值均使用缺失值所在的后一个非缺失值的值来进行填补。...该函数的默认值填补是使用了在一个或多个缺失值的前后非空值部分，将其等分填入，即简单的拉格朗日插值法。
除非HTML非常简单，否则您可能需要在此处传递一个非空字符串。 默认为“.+”（匹配任何非空字符串）。默认值将返回页面上包含的所有标签包含的表格。...默认为空，尝试用于lxml解析的默认值， 如果失败，则使用bs4和 html5lib。...我的理解 默认值为any，表示如果存在任何NA（空）值，则删除该行或列； 值为all，表示如果全都是NA值，则删除该行或列。...我的理解 简单点说，就是替换NA（空值）的值。如果是直接给值，表示全部替换； 如果是字典： {列名:替换值} 表示替换掉该列包含的所有空值。...pad / ffill：按列检索，将最后一次不为空的值赋给下一个空值。 backfill / bfill：按列检索，将下一个不为空的值赋给该空值。
4.3 变量的重编码 1）将连续变量修改为一组类别值； 2）将误编码替换为正确值； 3）基于一组条件进行逻辑判断变量； 4）逻辑运算： != 不等于； == 严格等于（慎用）； !...4.5 缺失值 R中的字符型缺失值与数值型数据使用的缺失值符号是相同的。缺失值以符号NA（Not Available，不可用）表示。...4.5.1 函数is.na()检测缺失值是否存在（存在为TRUE）。 is.na(leadership[,8:10]) 注：缺失值是不可比较的，意味着无法使用比较运算符来检测缺失值是否存在。...（慎用） na.omit(leadership) 4.6 日期值 函数as.Date()用于执行这种转化，而符号示例如下： %d 数字表示的日期（0~31）01~31 %a 缩写的星期名Mon %A 非缩写星期名...，可是使用cbind()进行： total <- cbind(A,B) 如果两个数据框拥有相同的变量，则可以在行上进行合并，使用rbind()： total <- rbind(dataframeA,dataframeB
如果受试者的SBP超过1400 mmHg，则显然是异常值。可能是记录错误，实际SBP较可能是140.0 mmHg。 有时离群值是一个相对的概念，与我们的临床研究数据的收集环境有关。...在R中，“NA”表示为一个缺失的值。当将带有空单元格的Excel表导入R控制台时，这些空单元格将被NA替换。这与STATA用“.”替换“空单元格”不同。R中的数值变量和字符变量使用相同的缺失值符号。...它返回与传入参数长度相同的对象，并且所有数据都是逻辑值（FALSE或TRUE）。假设我们有6个病人，但是只记录了4个值，而缺少了2个。...2 1 1 1 1 0 0 2 9## 0 0 0 0 7 37 44 在输出表格中，“1”表示非缺失值...例如，如果第一行中没有缺失值，则显示为“0”。最后一行计算每个变量缺失值的数量。例如，“Wind”变量没有缺失值，显示“0”，而Ozone变量有37个缺失值。
返回值 `source`的值，如果它不是`na`。如果`source`的值为`na`，则返回0，如果使用1，则返回`replacement`参数。...na（x） 测试 `x` 是否为na。 返回值 如果 `x` 是na，则返回{@on true}，否则返回{@on false}。...参数'limit'的优先级高于参数'profit'的优先级(若值非'NaN'，则'limit'取代'profit')。 默认值为“NaN”。...如果已指定，则将以指定价格(或更差)退出市场头寸。 参数'止损'的优先级高于参数'损失'的优先级(若值非'NaN'，则'止损'代替'损失')。 默认值为“NaN”。...如果未指定名称，将自动生成该名称。 comment (series string) 关于订单的附加说明。如果指定，则显示在图表上的订单标记附近。可选。默认值为na。
如果使用monocle（非monocle3）进行轨迹分析的话，由于这个包比较古老了，年久失修，所以monocle的函数则大概会报一个错误“Error: the condition has length...作如下场景描述：有一个向量可能存在NA值，如果存在NA则需要将NA值替换为0。...))){ vec[is.na(vec)] <- 0 } 其实这里的if语句就会有问题了，is.na(vec)的结果是一个长度为10的逻辑向量，它的第5个值为TRUE，其他为FALSE。...由于旧版本R会只提取第一个值（FALSE）为用，因此就会导致if语句体并未被执行，但是问题是vec的第5个元素就是NA值，是需要处理的。...根据正确的分析逻辑，其if判断条件应改为any(is.na(vec))，只要有NA值，就需要处理。 所以新版本R对这种情况的强制报错是一个好事情，减少了潜在bug的产生。
对于str方法可以进行元素的选择，如果该单元格元素是列表，那么str[i]表示取出第i个元素，如果是单个元素，则先把元素转为列表在取出。...> 2 dtype: string s.str.cat(s2) 0 ab24 1 2 dtype: string 同样也有相应参数，需要注意的是两个缺失值会被同时替换...（a）str.replace赋值参数不得为pd.NA 这听上去非常不合理，例如对满足某些正则条件的字符串替换为缺失值，直接更改为缺失值在当下版本就会报错 #pd.Series(['A','B'],dtype...=True).astype('string') 0 1 B dtype: string 至于为什么不用replace函数的regex替换（但string类型replace的非正则替换是可以的...（b）expand参数（默认为True） 对于一个子组的Series，如果expand设置为False，则返回Series，若大于一个子组，则expand参数无效，全部返回DataFrame。
> 如果expand=False，则返回一个 Series。.../正则表达式，则返回布尔数组 replace() 用其他字符串或可调用对象的返回值替换模式/正则表达式/字符串的出现 removeprefix() 从字符串中移除前缀，即仅在字符串以前缀开头时才移除。...> 如果 expand=False，则返回一个 Series。...> 如果expand=False，则返回一个 Series。.../正则表达式，则返回布尔数组 replace() 用其他字符串或可调用函数的返回值替换模式/正则表达式/字符串的出现 removeprefix() 从字符串中删除前缀，即仅在字符串以前缀开头时才删除。
其它如pdf(),jpeg(),png() dev.list() 列出当前环境中的绘图设备 dev.cur() 返回当前(active)设备号 dev.pre，dev.next 切换到上一个或下一个画图设备...可见，shapiro和sf、ad与cvm分别是相互关系最近的test，lillie与cvm也较接近。pearson与大家相距最远。...) 计算一数值序列的等分位点 deparse() 以字符形式按原样输出表达式，对画图时的标注有用 substitute() 将表达式中的变量名替换为变量的值，其余部分不变 quote...is.na(x)]提取x中所有非NA的元素 na.omit() na.exclude() na.fail() complete.cases() 返回matrix或data...frame中不包含NA值的行的行号
mean(height, na.rm = TRUE) # 136.666666666667 参数 na.rm 表示移除缺失值，其意义与用函数 na.omit( ) 把缺失值省略是一样的。...3.1 删除缺失值：na.omit( )、complete.cases( ) 如果缺失值的数量很小，删除后对分析结果影响不大，我们可以使用前面提到的函数 na.omit( ) 删除数据框中的缺失值。...如果某一行有完整的数据，返回 TRUE；如果某一行至少包含一个缺失值，则返回 FALSE。...所以，上面的命令等价于： iris.sub <- iris.miss[complete.cases(iris.miss), ] 3.2 使用特定数值替换缺失值 如果不想直接删除缺失值，在某些情况下，还可以尝试使用特定的数值替换缺失值...对角线上的数字代表预测值和真实值一致的个数，非对角线上的数字代表预测值和真实值不一致的个数。 从上面的输出结果可以看出，变量 Species 的 19 个缺失值插补的正确率为 100%。
== pd.NA Out[17]: 因此，DataFrame或Series与这些缺失值之一进行相等比较并不提供与isna()或notna()相同的信息。...fillna()用非 NA 数据替换 NA 值。...== pd.NA Out[17]: 因此，DataFrame或Series与这些缺失值之间的相等比较不提供与isna()或notna()相同的信息。...fillna()用非 NA 数据替换 NA 值。...### 按值填充 fillna() 用非 NA 数据替换 NA 值。
缺失值取决于其假设值（例如，高收入人群通常不希望在调查中透露他们的收入）；或者，缺失值取决于其他变量值（假设女性通常不想透露她们的年龄，则这里年龄变量缺失值受性别变量的影响）。...如果你使用此方法，最终模型的不同部分就会得到不同数量的观测值，从而使得模型解释非常困难。 ? 观测行3与4将被用于计算ageNa与DV1的协方差；观测行2、3与4将被用于计算DV1与DV2的协方差。...缺失数据的变量则被用于因变量。自变量数据完整的那些观测行被用于生成回归方程；其后，该方程则被用于预测缺失的数据点。在迭代过程中，我们插入缺失数据变量的值，再使用所有数据行来预测因变量。...首先，因为替换值是根据其他变量预测的，他们倾向于“过好”地组合在一起，因此标准差会被缩小。我们还必须假设回归用到的变量之间存在线性关系——而实际上他们之间可能并不存在这样的关系。...对于所有分类属性的取值，如果两个数据点的值不同，则距离加一。汉明距离实际上与属性间不同取值的数量一致。 KNN算法最吸引人的特点之一在于，它易于理解也易于实现。
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