将ifelse中的is.na()替换为"== NA“ - 腾讯云开发者社区

数据清洗是数据分析流程中必不可少的一步。清洗得当的数据是可靠分析的基础，而在R语言中，有许多强大而灵活的工具可以帮助我们高效完成数据清洗。...Base R R语言自带的base包提供了许多内置函数用于数据清洗，例如is.na()、duplicated()等。...data_filled % mutate( Age = ifelse(is.na(Age), mean(Age, na.rm = TRUE), Age), Salary...= ifelse(is.na(Salary), mean(Salary, na.rm = TRUE), Salary) ) data_filled 格式转换：在数据清洗中，经常需要将列转换为合适的数据类型...( Age = ifelse(is.na(Age), mean(Age, na.rm = TRUE), Age), Salary = ifelse(Salary > quantile(Salary

1231 0

R数据科学|5.4内容介绍及习题解答

你可以使用ifelse()函数将异常值替换为 NA： diamonds2 % mutate(y = ifelse(y 20, NA, y))...上面ifelse()函数含义为：如果y小于3或y大于20，则y=NA，反之，y还是为原来值。...可以使用 is.na() 函数创建一个新变量来完成这个操作： nycflights13::flights %>% mutate( cancelled = is.na(dep_time...在直方图中x需要是数值型的，stat_bin()按范围将观察结果分组到各个箱中。由于NA观测值的数值是未知的，它们不能被放置在特定的容器中，因此被丢弃。...条形图：在geom_bar()函数中NA被视为单独一类的数据，此函数要求x是一个离散的(分类的)变量，缺失的值类似于另一个类别。

2.4K3 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

收藏贴-森林图绘图R包汇总

每个研究都由位于干预效果点估计值位置的方块来代表，同时一条横线分别向该方块的两边延伸出去。方块的面积代表在Meta分析中该研究被赋予的权重，而横线代表可信区间（通常为95%可信区间）。...dt <- dt[,1:6] # 缩进 dt$Subgroup ifelse(is.na(dt$Placebo), dt$Subgroup,...paste0(" ", dt$Subgroup)) # NA 为空白或 NA 将转换为字符 dt$Treatment ifelse(is.na(dt$Treatment), "", dt$Treatment...) dt$Placebo ifelse(is.na(dt$Placebo), "", dt$Placebo) dt$se <- (log(dt$hi) - log(dt$est))/1.96 #...为森林图添加空白列以显示 CI dt$` ` <- paste(rep(" ", 20), collapse = " ") # 创建置信区间列 dt$`HR (95% CI)` ifelse(is.na

2.7K2 0

R|ML_code-入门（1）

# Taking care of missing datadatasetAge = ifelse(is.na(datasetAge),mean(datasetAge, na.rm = TRUE),datasetAge...) datasetSalary = ifelse(is.na(datasetSalary), ave(datasetSalary, FUN = function...，在机器学习中，由于每个变量的范围不同，如果两个变量之间差距太大，会导致距离对结果产生影响。...需要一定的标准化改变，最简单的方式是将数据缩放至[0.1]或者[-1,1]之间： # Feature Scaling training_set[, 2:3] = scale(training_set[,...(is.na(datasetAge),mean(datasetAge, na.rm = TRUE),datasetAge) datasetSalary = ifelse(is.na(datasetSalary

7222 0

使用 R 语言从 PDF 文档中提取表格

本课程介绍了如何使用 R 语言从 WHO（世界卫生组织）的官网上下载新冠疫情的每日报告以及如何从这些报告中的表格里面提取数据。.../ 这个非常简单，我的思路是直接获取网页中的所有标签的 href 属性，然后过滤出链接中含 .pdf 的，最后再用一个循环下载所有的 PDF 文件即可。...is.na(Total_confirmed_cases)) %>% dplyr::filter(!...is.na(Total_confirmed_cases)) -> page1 # 剩下的页就好办了 extract_tables(f, pages = 5:13, guess...is.na(Total_confirmed_cases)) %>% dplyr::filter(!

3.7K1 0

forestploter: 分组创建具有置信区间的多列森林图

下面是因INFORnotes的分享与其他绘制森林图的包相比，forestploter将森林图视为表格，元素按行和列对齐。可以调整森林图中显示的内容和方式，并且可以分组多列显示置信区间。...森林图的布局由所提供的数据集决定。基本的森林图森林图中的文本数据的列名将绘制为表头，数据中的内容将显示在森林图中。应提供一个或多个不带任何内容的空白列以绘制置信区间（CI）。...)) # NA to blank or NA will be transformed to carachter. dt$Treatment ifelse(is.na(dt$Treatment),..."", dt$Treatment) dt$Placebo ifelse(is.na(dt$Placebo), "", dt$Placebo) dt$se 的est、lower和upper的数目大于绘制CI的列号，则est、lower和upper将被重用。如下例所示，est_gp1和est_gp2将画在第3列和第5列中。

9K3 2

PCAtools--主成分分析，有它就够了！

作为一种数学降维方法, PCA利用正交变换 (orthogonal transformation)将一系列可能线性相关的变量转换为一组线性不相关的新变量，也称为主成分，从而利用新变量在更小的维度下展示数据的特征..., NA, metadata$ER), levels=c(0,1)) metadata$ER ifelse(metadata$ER == 1, 'ER+', 'ER-'), levels..., metadata$Time.RFS)) #从pdata中删除含NA值的样本 discard is.na(x))) metadata...接下来的部分将介绍其中一些高级功能，并进行实际演示，说明如何使用 PCAtools 对数据进行临床分析。...在bi-plot中，我们可以按不同的组对点进行着色并添加更多特征。

4.1K3 1

学徒作业完成！多个单细胞亚群各自差异分析后如何汇总可视化

is.na(up_specific_gene)] up_specific <- up_df[up_specific_gene,] # 填充空值 up_specific[is.na(up_specific...is.na(other_cell_df_down)) other_cell_df_down na==0,...is.na(down_specific_gene)] down_specific <- down_df[down_specific_gene,] # 填充空值 down_specific[is.na(down_specific...up_df$count_na is.na(up_df)) up_shared_df na<(ncol(up_df)-2),] down_df...$count_na is.na(down_df)) down_shared_df na<(ncol(down_df)-2),]

5132 1

用【R语言】揭示大学生恋爱心理：【机器学习】与【深度学习】的案例深度解析

在本案例中，我们过滤掉缺失年龄、性别和恋爱状态的记录： # 处理缺失值 data % filter(!is.na(age) & !is.na(gender) & !...is.na(love_status)) 转换数据类型为了便于后续分析和建模，我们将gender和love_status列转换为因子类型： # 转换数据类型 data$gender is.na(age) & !is.na(gender) & !...创建文档-词矩阵（Document-Term Matrix, DTM）：将处理后的文本数据转换为矩阵形式，其中每一行表示一个文档（学生的恋爱经历），每一列表示一个词语，矩阵中的值表示该词语在文档中出现的频次...is.na(age) & !is.na(gender) & !

1631 0

R语言用逻辑回归预测BRFSS中风数据、方差分析anova、ROC曲线AUC、可视化探索

is.na(by_mt$gehlh), ]) + go_bar(stat = 'idnty', ostin = posion_doe()) Rby_mnh1 % ftr(iyar...用逻辑回归预测中风将答案"Yes, but female told only during pregnancy"和"Told borderline or pre-hypertensive"替换为"Yes...NA'值替换为'No'。...R4 is.na(stroke$bpig4)), "No")whih(is.na(stroke$soke10)), 'No') 将'NA'值替换为平均值。...Rhed(sroe) sumary(sroe) 将结果转换为二元结果。

3331 0

机器学习（二）如何做到Kaggle排名前2%

因此，可暂将Title作为预测模型中的一个特征变量。...1 data$Fare[is.na(data$Fare)] na.rm=TRUE) 将缺失的Cabin设置为默认值缺失Cabin信息的记录数较多，不适合使用中位数或者平均值填补...由于Cabin信息不太容易从其它变量预测，并且在上一节中，将NA单独对待时，其IV已经比较高。因此这里直接将缺失的Cabin设置为一个默认值。...1 data$Cabin ifelse(is.na(x), 'X', str_sub(x, start = 1,...调优去掉关联特征由于FamilySize结合了SibSp与Parch的信息，因此可以尝试将SibSp与Parch从特征变量中移除。

1K3 1

多分组差异分析解决方案（1）循环T检验

is.na(y)] x<-(x - min(x)) / (max(x) - min(x)) y[!...is.na(y)]<-x return(y) } db <- as.data.frame(apply(data,2,normalized)) data <- db data$sample...is.na(y)] x<-(x - min(x)) / (max(x) - min(x)) y[!...is.na(y)]<-x return(y)} 经过这个代码，样本的表达量将会被转化到0-1之间的数值。...将subtype1设置为exp组，其余两组（subtype2，和subtype3）设置为con组。

1.2K6 0

GWAS数据没有提供eaf，如何是好……

,cor1=cor1,harna=harna,error=error) return(data_MAF) } if(type=="exposure" && (is.na...，占比",length(harna)/r*100,"%")) print(paste0("一共有",length(error),"个SNP在输入数据与1000G中效应列与参照列，将剔除...) } if(type=="outcome" && (is.na(dat$eaf.outcome[1])==T || is.null(dat$eaf.outcome)==T)){...，将剔除eaf，占比",length(error)/r*100,"%")) print("输出数据中的type列说明：") print("raw：EAF直接等于1000G里的MAF...) } else{return(dat)} } 运行这个函数需要注意，如果你的数据是自己整理的本地数据，那就要提前将数据整理一下： exp_dat <- read_exposure_data(

12.2K2 3

学徒讨论-在数据框里面使用每列的平均值替换NA

#我好像试着写出来了，上面的这个将每一列的NA替换成每一列的平均值。 #代码如下，请各位老师瞅瞅有没有毛病。...(1:50,5),NA,NA,NA,NA,NA)) out <- list() for (i in 1:ncol(tmp)) { out[[i]] is.na(tmp[,i]))...：我是这么想的，也不知道对不对，希望各位老师能指正一下：因为tmp数据框中，NA个数不唯一，我还想获取他们的横坐标的话，输出的结果就为一个list而不是一个数据框了。...NA), e=c(sample(1:50,5),NA,NA,NA,NA,NA)) #ifelse(is.na(tmp),apply(tmp,2,mean,na.rm...a=1:1000 a[sample(a,100)]=NA dim(a)=c(20,50) a # 按照列，替换每一列的NA值为该列的平均值 b=apply(a,2,function(x){ x[is.na

3.6K2 0

线性回归和时间序列分析北京房价影响因素可视化案例

结构如下：数据准备：将数值特征转换为分类；缺失值 EDA:对于数值特征和分类特征:平均价格与这些特征的表现建模：分割训练/测试给定年份的数据：例如，在2000年分割数据；根据这些数据训练回归模型...ifelse(is.na(df$DOM),median(df$DOM,na.rm=T),df$DOM) 用于将数字转换为类别的自定义函数对于某些特征，需要一个函数来处理多个标签，对于其他一些特征（客厅...','no_elevator') 缺失值检察 # 缺失数据图 df2 %>% is.na %>% melt %>% ggplot(data = ....19283 2005 18924 2006 14854 df3 % na.omit()) 插补后的最终检查 any(is.na(df3)) ## [1] FALSE...训练和测试样本的预测与时间的关系基本上与上述相同，但我将重复预测所有月份的训练数据我的目标指标是平均房价。训练是在10多年的训练样本中完成的，因此逐月查看预测将非常有趣。

1.3K1 0

数据处理第2节：将列转换为正确的形状

在示例代码中，我们将睡眠数据从以小时为单位的数据更改为分钟。...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。...（两个level） ifelse（）语句可用于将数字列转换为离散列。...示例代码将把不同保护状态的描述添加到主msleep表中。主要数据包含一个额外的“domisticated”标签，我想保留。这是在表的最后一行用ifelse（）完成的。...rows 将数据转换为NA 函数na_if（）将特定值转换为NA。

8.1K3 0

【孟德尔随机化】GTEx数据和gwas数据可以直接MR吗？

qtl_type,"_",gwas_name,"_sig_pair_qtls_filtered.csv"), row.names = F, quote = F) 读取暴露数据做到这一步，不难发现，作者是直接将GTEx...make_result_df <- data.frame(cbind(make_result_df, df_to_add)) } make_result_df$intercept <- intercept if(is.na...$n_outlier NA } if(header_num_variants > 4){ if(is.na(heterogeneity)){ print("MR PRESSO Global...heterogeneity failed to run despite having minimum number of variants")}} if(header_num_variants > 4 & is.na...(make_result_df$n_outlier) == FALSE){ if(is.na(unique(c(make_result_df[1,c(22:24)]))[[1]][1])){

8111 0

线性回归和时间序列分析北京房价影响因素可视化案例|附代码数据

结构如下：数据准备：将数值特征转换为分类；缺失值 EDA:对于数值特征和分类特征:平均价格与这些特征的表现建模：分割训练/测试给定年份的数据：例如，在2000年分割数据；根据这些数据训练回归模型...ifelse(is.na(df$DOM),median(df$DOM,na.rm=T),df$DOM) ---- 点击标题查阅往期内容 01 02 03 04 用于将数字转换为类别的自定义函数...','no_elevator') 缺失值检察 # 缺失数据图 df2 %>% is.na %>% melt %>% ggplot(data = ....19283 2005 18924 2006 14854 df3 % na.omit()) 插补后的最终检查 any(is.na(df3)) ## [1] FALSE...训练和测试样本的预测与时间的关系基本上与上述相同，但我将重复预测所有月份的训练数据我的目标指标是平均房价。训练是在10多年的训练样本中完成的，因此逐月查看预测将非常有趣。

7233 0

精准的文献复现—seurat对象添加细胞亚群meta信息

metadata信息中，以便之后直接用其细胞命名检查分群情况的时候，因为已经添加了细胞亚群信息，但是由于作者前期过滤了一部分细胞，最后只有187,399cells，所以需要去除NA部分。..."", file_list) # 合并Seurat对象，将所有Seurat对象合并到一个对象中 seurat_combined 的亚群####### table(sce.all$subclustering) ###给亚群中NA>赋值0 sce.all$subclustering = sce.all$subclustering...%>% replace(x = ., list =is.na(.), values =0) sce.all$celltypeifelse(sce.all$subclustering=="Endothelial...('umap_by_RNA_snn_res.0.05_paper.pdf',width =7,height = 6) 「左图是文章中的图，右图是我加入meta信息后重新降维分群得到的，复现可行性很高。

4.9K4 0

flowchart绘制丰富多彩流程图

is.na(group), label = "Randomized", show_exc = TRUE) |> fc_modify( ~ . |> mutate(...is.na(group), label = "Randomized", show_exc = TRUE) |> fc_split(group) |> fc_filter(itt == "Yes...is.na(reason_pp)) |> mutate(reason_pp = droplevels(reason_pp)) label_exc1 <- paste( c(str_glue(...is.na(reason_pp)) |> mutate(reason_pp = droplevels(reason_pp)) label_exc2 <- paste( c(str_glue(...，欢迎到淘宝店铺R语言数据分析指南，购买小编的R数据可视化案例文档(2024版)，「购买将赠送2023年的绘图文档内容」。

1771 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

R语言|数据清洗

R数据科学|5.4内容介绍及习题解答

收藏贴-森林图绘图R包汇总

R|ML_code-入门（1）

使用 R 语言从 PDF 文档中提取表格

forestploter: 分组创建具有置信区间的多列森林图

PCAtools--主成分分析，有它就够了！

学徒作业完成！多个单细胞亚群各自差异分析后如何汇总可视化

用【R语言】揭示大学生恋爱心理：【机器学习】与【深度学习】的案例深度解析

R语言用逻辑回归预测BRFSS中风数据、方差分析anova、ROC曲线AUC、可视化探索

机器学习（二）如何做到Kaggle排名前2%

多分组差异分析解决方案（1）循环T检验

GWAS数据没有提供eaf，如何是好……

学徒讨论-在数据框里面使用每列的平均值替换NA

线性回归和时间序列分析北京房价影响因素可视化案例

数据处理第2节：将列转换为正确的形状

【孟德尔随机化】GTEx数据和gwas数据可以直接MR吗？

线性回归和时间序列分析北京房价影响因素可视化案例|附代码数据

精准的文献复现—seurat对象添加细胞亚群meta信息

flowchart绘制丰富多彩流程图

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐