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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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数据科学 IPython 笔记本 7.7 处理缺失数据

许多教程中的数据与现实世界中的数据之间的差异在于，真实世界的数据很少是干净和同构的。特别是，许多有趣的数据集缺少一些数据。为了使事情变得更复杂，不同的数据源可能以不同的方式标记缺失数据。...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。...转换为float64 np.nan boolean 转换为object None或np.nan 请记住，在 Pandas 中，字符串数据始终与object dtype一起存储。...默认情况下，dropna()将删除包含空值的所有行： df.dropna() 0 1 2 1 2.0 3.0 5 或者，你可以沿不同的轴删除 NA 值; axis = 1删除包含空值的所有列： df.dropna

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R语言入门系列之一

a,b,c,sep=" ")将a、b、c粘贴为一个字符串，空格分割tolower()转换为小写，toupper()转换为大写substring()substring(a,1,3)返回字符对象a中第1到第...=m, ncol=n) #使用向量生成m行n列的矩阵 matrix(NA, nrow=m, ncol=n) #生成一个m行n列的空矩阵 as.matrix(x) #将对象转换为矩阵 is.matrix(...x) #判断对象是否为矩阵 具体示例如下： 矩阵通过行、列id或者行列name对元素进行索引，也可以使用向量，id前加负号“-”则表示删除改行、列的元素，索引值也可以引入逻辑判断，如下所示： 注意，...数据框元素索引有三种方法，第一种为通过列的序号索引，第二种通过列名字索引，第三种通过$变量名索引，如下所示： 可以使用attach()函数来将数据框添加到当前平台，这样就可以直接使用列名字或变量名来调用数据框中的数据...名义型变量例如不同膳食类型、不同糖尿病类型，一般为字符型；有序型变量表示一种顺序关系，例如癌症的早、中、晚期，虽然也可以用数字表示，但不是数值关系，没有比较的意义，也无法衡量不同阶段间的差别大小；连续性变量可以为两个值之间的任何值

3.8K30

精品教学案例 | 金融贷款数据的清洗

包含通过前一个完成的日历季度发放的所有贷款的完整贷款数据。 查看数据集中行与列数量。 dataset.shape 可见数据集共有90112行，145列。...一般来说，删除缺失值所用的函数是dropna()，其原理是删除带有任何存有缺失值的行，对于真实数据集中不同列有不同的缺失值存在的地方，甚至可能有某一列全是缺失值，简单使用dropna()函数就会直接得到如下的结果...，可以发现缺失值比例在（0.01%，80%）的列中，除3列数据缺失值在56%以上，其余列数据的缺失值均小于17%，故可以简单认为在此数据集中缺失值在56%以上的数据列提供信息有限，故将缺失百分比56%以上的列数据全部删除...2.4 向前向后与插值法进行缺失值的填补 进行前向与后向填补时，也是使用上文介绍的fillna()函数，对该函数中的method参数进行设置，设置为bfill即为后值向前填补，设置为pad即为前值向后填补...bc_util列代表所有银行卡帐户的当前总余额与信用限额的比例。 选取1129行到1135行来查看数据。

4.4K21

数据处理第2节：将列转换为正确的形状

mutate中的任何内容都可以是新列（通过赋予mutate新的列名），或者可以替换当前列（通过保持相同的列名）。 最简单的选项之一是基于其他列中的值的计算。...示例代码生成两个新列：一列显示观察对象与平均睡眠时间的差值，一列显示观察对象与睡眠最少的动物的差值。...就像第1部分中的select（）函数一样，mutate（）有变种： *mutate_all（）将根据您的进一步说明改变所有列 *mutate_if（）首先需要一个返回布尔值的函数来选择列。...如果我想在几分钟内完成，我可以使用mutate_at（）并将包含列的所有'sleep'包装在vars（）中。 其次，我在飞行中创建一个函数，将每个值乘以60。...rows 将数据转换为NA 函数na_if（）将特定值转换为NA。

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基于 mlr 包的逻辑回归算法介绍与实践（上）

画作类别与铜含量直线关系图 x 轴表示铜含量，y 轴显示分类类别，就像是一个连续变量一样，赝品和真品分别取 0 和 1 的值。y = 0.5 处的红色虚线表示分类阈值。...Feature extraction 是将预测信息保存在变量中，但以一种无用的格式保存。例如，假设有一个变量，它包含事件发生的年、月、日和时间。一天中的时间有重要的预测价值，而年、月、日则没有。...untidy 形式：每个预测变量名保存在一列中，它们的值保存在另一列中。...当缺失值的情况与完整情况的比例非常小时，第一种选择可能是有效的。在这种情况下，省略带有缺失值的实例不太可能对模型的性能产生很大的影响。...第二种选择是使用一些算法来估计那些缺失值，用这些估计值替换 NA，并使用这个新数据集来训练模型。估计缺失值的方法有很多种，例如均值插补，也就是取缺失数据变量的均值，用它来替换缺失值。

2.2K20

关于南丁格尔图的“绘后感”

不同的数据整理的方式会有不同。即使作相同的图，也没法完全照套相同图形的代码。即“一图一码”。 再说点其他跑题的内容。 不久前，我同学委托我帮助其画图，于是给了我如下的样图，让我照着画。...这样，我们需要将x轴的数据整理成1列，将y轴的数据整理成1列，将各种分组的方式，按照需要整理的若干列，与x和y列的数据对应起来即可。...因此我们将tNGS和mNGS合并成1列，增加1列“值的分类”，对应数据的单元格内标上对应的tNGS和mNGS。另外增加1列“名称的分类”，与物种名称对应填上真菌、病毒和细菌。...），但是在这种情况下，对Species列去重后，由于每一类的重复数量不同，对应生成的新列会稍微复杂一点（也可以生成）。...必须与变量中的值对应，因子水平中没有的变量会被设置成缺失值(NA) 关于x轴的顺序。由于本次数据x轴本身也是分类变量，理论上也要先因子化，才能进行映射画图。

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玩转数据处理120题｜R语言版本

R解法 # 默认是6行，可指定行数 head(df,5) 23 数据计算 题目：将salary列数据转换为最大值与最小值的平均值 难度：⭐⭐⭐⭐ 期望输出 ?...难度：⭐ R解法 df <- df[,-4] # 提高可读性可采用如下代码 df % select(-c('categories')) 35 数据处理 题目：将df的第一列与第二列合并为新的一列...salary列合并为新的一列 难度：⭐⭐⭐ 备注：salary为int类型，操作与35题有所不同 R解法 df % mutate(test1 = paste0...检查数据中是否含有任何缺失值 难度：⭐⭐⭐ R解法 # 这个包的结果呈现非常有趣 library(mice) md.pattern(df) 46 数据转换 题目：将salary列类型转换为浮点数 难度...：从CSV文件中读取指定数据 难度：⭐⭐ 备注 从数据1中的前10行中读取positionName, salary两列 R语言解法 #一步读取文件的指定列用readr包或者原生函数都没办法 #如果文件特别大又不想全部再选指定列可以用如下办法

8.7K10

R常用基本 函数汇总整理

将当前环境中的内容写入 .RData，q命令退出保存时调用此命令 dput() 按ascii格式将指定对象输出到文件，保留某些数据结构 dget() 从ascii格式文件中读取对象...返回特定option的当前值 包操作(package) .libPaths() 查询或安装包的路径 library() 查看当前可用的包或调入某个包 attatch() 将一个包或...）均值 rowsum() 对矩阵的每一列，分组计算数值之和 cov,var,cor 相关系数或相关系数阵 fivenum() 产生Tukey's five number summary...pretty() 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...frame中不包含NA值的行的行号

1.9K30

Python数据分析的数据导入和导出

示例 nrows 导入前5行数据 usecols 控制输入第一列和第三列 导入CSV格式数据 CSV是一种用分隔符分割的文件格式。...parse_float：可选，一个函数，用于将解析的浮点数转换为自定义的Python对象。默认为None。 parse_int：可选，一个函数，用于将解析的整数转换为自定义的Python对象。...它的参数和用法与read_csv方法类似。 read_table read_table函数是pandas库中的一个函数，用于将一个表格文件读入为一个DataFrame对象。...converters：一个字典，用于指定不同列的数据类型转换函数。 na_values：一个列表或字符串，用于指定需要识别为缺失值的特殊字符串。...示例2 【例】将sales.xlsx文件中的前十行数据,导出到sales_new.xlsx文件中名为df1的sheet页中,将sales.xlsx文件中的后五行数据导出到sales_new.xlsx文件中名为

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一个函数全部搞定！

参数的解释 「最大值」 ❝最大值，即为已知的数据中的最大的一个值。一般可以通过排序比较求出。 ❞ 就是一列的性状，最大的那个值，可以排序找到，也可以通过R语言的max函数实现。...「最小值」 ❝最大值，即为已知的数据中的最小的一个值。一般可以通过排序比较求出。 ❞ 可以使用R语言的min函数实现。...❞ 公式为： 极差最大值最小值 「平均数」 ❝平均数，统计学术语，是表示一组数据集中趋势的量数，是指在一组数据中所有数据之和再除以这组数据的个数。它是反映数据集中趋势的一项指标。...函数进一步 一般我们的数据中，还存在缺失值，我们也想将缺失值的个数作为一个汇总统计的指标加到函数中。...可以在func函数中增加代码： Total_num = length(x), Miss_num = length(x[is.na(x)]) 这样，就会在汇总统计时，将总个数和缺失值的个数打印出来，结果更直观

1.7K10

R语言笔记完整版

详情参见例子 R语言利器之ddply transform(x，y)——将x和y的列转换成·一个数据框。...不同的数据，x和y是没有重复的同一类数据，比如向量集，重复不同不记 setequal(x, y)——判断x与y相同，返回逻辑变量，True为相同，False不同。...>)[，1]——把数据框转化为矩阵后，再去提取列向量 na和NULL的区别 is.na()——判断na值存在，na是指该数值缺失但是存在。...(0,550,2))——prob=T表示是 频率直方图，在直角坐标系中，用 横轴每个小区间对应一个组的组距，纵轴表示频率与组距的比值，直方图面积之和为1；prob位FALSE表示 频数直方图；ylim...vecter_horizontal>, , color = )——绘图类似plot dplyr——输出处理包 tbl_df（）——将数据转换为一种特殊的数据框类型

4.2K41

16. R编程（二：基本数据类型及其操作之因子、矩阵、数据框和列表）

数据框dataframe 一个合适表格就和问卷一样，是包含不同类型的数据的。但需要注意的是，数据框的每一列只 包含一种数据类型 ，也就是说每一列如果单独提取出来，都是一个向量。...数据框的来源 image.png as.data.frame(matrix)，可以将矩阵数据转为数据框。 查看数据框 通过head()与tail()快速查看，默认提取前六行。...> a <- c(100, 10, 1000) > order(a) [1] 2 1 3 处理缺失值 na.omit(df) ，直接将含有缺失值的行去除。...:775.4 比较factor 中的变量 对于有条件关系的因子中的变量，ordinal variables，则会返回一个判断的布尔值。...nrow=3) #1.统计iris最后一列有哪几个重复值，分别重复了多少次 table(iris[,ncol(iris)]) #2.提取iris的前4列，并转换为矩阵，赋值给test。

2.8K20

一文学会网络分析——Co-occurrence网络图在R中的实现

基于图论(Graph theory)的网络科学认为，任何非连续事物之间的关系都可以用网络来表示，通过将互联网内的电脑、社会关系中的个人、生物的基因等不同属性的实体抽象为节点(Node)，并用连接(Link...第三种为边列表（edgelist）,共两列数据，分别代表网络内的节点名称，每一行代表这两个节点间存在着联系。 ? 3）计算网络的各种参数，用以推断网络的性质。...介数(Betweenness)：网络中不相邻的节点i和j之间的通讯主要依赖于连接节点i和j的最短路径。如果一个节点被许多最短路径经过，则表明该节点在网络中很重要。...连接性 (Connectance)： 网络中物种之间实际发生的相互作用数之和（连接数之和）占总的潜在相互作用数（连接数）的比例，可以反映网络的复杂程度。...= occor$r # 取相关性矩阵R值 occor.p = occor$p # 取相关性矩阵p值 # 确定物种间存在相互作用关系的阈值，将相关性R矩阵内不符合的数据转换为0 occor.r[occor.p

9.1K106

Python库的实用技巧专栏

, 不同Key保留 result2 = test1 - test2 # counter相减: 相同Key值相减, 不同Key用0代替再相减, 结果只保留value是正值的key result3 = test1...0, 否则设置为None, 如果明确设定header=0就会替换掉原来存在列名, 如果是list表示将文件中的这些行作为列标题(意味着每一列有多个标题), 介于中间的行将被忽略掉, 注意：如果skip_blank_lines..., 如果文件不规则, 行尾有分隔符, 则可以设定index_col=False来使pandas不适用第一列作为行索引 usecols: array-like 返回一个数据子集, 该列表中的值必须可以对应到文件中的位置...从文件头开始算起) na_values: scalar, str, list-like, or dict 一组用于替换NA/NaN的值, 如果传递, 需要制定特定列的空值。...来做转换, Pandas尝试使用三种不同的方式解析, 如果遇到问题则使用下一种方式 使用一个或者多个arrays(由parse_dates指定)作为参数 连接指定多列字符串作为一个列作为参数 每行调用一次

2.3K30

玩转数据处理120题｜Pandas&R

Python解法 df.head() R解法 # 默认是6行，可指定行数 head(df,5) 23 数据计算 题目：将salary列数据转换为最大值与最小值的平均值 难度：⭐⭐⭐⭐ 期望输出 ?...的第一列与第二列合并为新的一列 难度：⭐⭐ Python解法 df['test'] = df['education'] + df['createTime'] R解法 df % mutate...(test = paste0(df$education,df$createTime)) 36 数据处理 题目：将education列与salary列合并为新的一列 难度：⭐⭐⭐ 备注：salary为int...() R解法 #R中没有expanding完全一致的函数 #考虑到expanding实际功能就是累积均值 #可以用cummean #但cummean的功能和我预想的不同 #可能是包之间相互干扰 #最后采用...]) # 等价于 df.iloc[[1,10,15],0] R语言解法 df[c(1,10,15) + 1,1] 95 数据查找 题目：查找第一列的局部最大值位置 难度：⭐⭐⭐⭐ 备注 即比它前一个与后一个数字的都大的数字

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十六）

在这个例子中，虽然所有列的 dtype 都已更改，但我们仅展示前 10 列的结果。...在这个例子中，虽然所有列的数据类型都发生了变化，但我们展示了前 10 列的结果。...在这个例子中，虽然所有列的数据类型都发生了变化，但我们展示了前 10 列的结果。...它们在反斜杠方面与没有此前缀的字符串有不同的语义。原始字符串中的反斜杠将被解释为转义的反斜杠，例如，r'\' == '\\'。 用正则表达式将‘.’替换为NaN。...它们在反斜杠方面与没有此前缀的字符串有不同的语义。原始字符串中的反斜杠将被解释为转义的反斜杠，例如，r'\' == '\\'。 用正则表达式将‘.’替换为NaN。

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Day——5 数据结构

逻辑值，指示表格是否包含文件第一行中的变量名称 sep 分隔数据值的分隔符。...如果header = FALSE并且省略了col.names选项，则变量将命名为V1，V2，依此类推。 na.strings 指示缺失值代码的可选字符向量。...例如，na.strings = c（“9”，“?”）转换每个9和?读取数据时的值为NA colClasses 分配给列的类的可选向量。...例如，colClasses = c（“numeric”，“numeric”，“character”，“NULL”，“numeric”）将前两列读取为numeric，将第三列读取为character，跳过第四列...此选项对于跳过文件中的标题注释很有用 stringsAsFactors 逻辑值，指示是否应将字符变量转换为因子。除非被colClasses覆盖，否则默认值为TRUE。

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