尝试使用na.omit省略特定列中的'na‘行。该函数运行时没有错误，但没有省略所需的行 - 腾讯云开发者社区

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。...此外，函数 complete.cases( ) 可以用来识别矩阵或数据框中没有缺失值的行，它的返回值是 TRUE 或 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...PredictorMatrix 里，每一行代表含有缺失值的变量名，如果该行对应的某一列元素为 1，代表该列变量被用于建模预测。

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R语言数据分析与挖掘(第一章):数据预处理(2)——缺失值常用的处理方法

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。...下面我们对algae数据集进行处理: > algae=na.omit(algae) > sum(is.na(algae)) [1] 0 上一篇文章中，我们介绍到该数据集有33个缺失值，删除后，现在为0了...除了na.omit()函数外，还可以利用complete.cases函数来删除含有缺失值的行。...需要注意的是:选择不同的插补建模方法对数据有不同的要求，回归法适用于数值型数据集，“pmm”对数据格式没有特殊要求。在实战过程中我们还会用到函数pool()、函数compute()等。...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！！

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基本操作包的移动向量矩阵数组数据框列表因子NA字符串

3 四.矩阵（矩阵的四则运算需要行列一致） 4.1创建矩阵 m 行5列，按列填充，遵循循环补齐原则 m 列 m[-1,2] m["R1","C1"] 4.4 矩阵的运算 m+1#矩阵m中每一个元素都加1 colSums(m)#每一列的总和 rowSums(m) colMeans(m) rowMeans...(m) 4.5 矩阵中的函数 diag(m)#取对角线上的数字（该函数要求矩阵行和列相同） t(m)#将行列转置五.数组 5.1 创建数组 dim1 <- c("A1", "A2") dim2 使用attach函数后，可省略"mtcars$",直接写列名 mpg hp detach(mtcars)#关闭 with(mtcars,{mpg...1:20,NA,NA) d na.omit(c)#将NA值移除十.字符串 10.1 统计字符串长度 > length(c(1,23,456)) [1] 3 > nchar(c(1,23,456)

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R语言第二章数据处理⑨缺失值判断和填充

x=c(1,2,3,4,NA),y=c(6,7,NA,8,9)))) #na.omit函数可以直接删除值所在的行识别缺失值的基本语法汇总 str(airquality) complete.cases...(airquality),] #方法一：删除缺失值行 na.omit(airquality) #方法二：删除缺失值的行缺失值回归模型插补 newnhanes2<-nhanes2 subna(newnhanes2[,4])) #返回newnhanes2数据集中第4列NA的行标识 datatr列不为NA的数存入数据集datatr...中 datatr列不为NA的数存入数据集datatr中 datate列为NA的数存入数据集datate中 datatena(newnhanes2[,4]),] #方法二：将第4列为NA的数存入数据集datate

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R语言马科维茨Markowitz均值-方差(风险投资模型)分析最优投资组合数据预期收益率可视化

nrow(X0) 计算X0数据集的行数，即样本数量。 library(fPortfolio) library(tseries) 提供了进行投资组合分析和时间序列分析所需的函数和工具。...X = na.omit(X) 删除X中包含缺失值的行。...nrow(X0) 计算X0数据集的行数，即样本数量。 library(fPofoio) library(tsrie) 加载了两个R包。它们提供了进行投资组合分析和时间序列分析所需的函数和工具。...Constraints 输出约束条件，显示约束条件的内容。 X = na.omit(X) 删除X中包含缺失值的行。...lines(exr, lty = 1, col = 2, lwd = 1) 使用lines函数绘制exr的折线图，并指定线型、颜色和线宽。

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R语言马科维茨Markowitz均值-方差(风险投资模型)分析最优投资组合数据预期收益率可视化|附代码数据

nrow(X0)计算X0数据集的行数，即样本数量。library(fPortfolio) library(tseries)提供了进行投资组合分析和时间序列分析所需的函数和工具。...X = na.omit(X)删除X中包含缺失值的行。...nrow(X0)计算X0数据集的行数，即样本数量。library(fPofoio) library(tsrie)加载了两个R包。它们提供了进行投资组合分析和时间序列分析所需的函数和工具。...Constraints输出约束条件，显示约束条件的内容。X = na.omit(X)删除X中包含缺失值的行。...lines(exr, lty = 1, col = 2, lwd = 1)使用lines函数绘制exr的折线图，并指定线型、颜色和线宽。

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SQL命令 UPDATE（一）

UPDATE命令为包含这些列的一个或多个现有基表行提供一个或多个新列值。将数据值赋给列是使用值赋值语句完成的。默认情况下，值赋值语句更新表中的所有行。...更常见的是，UPDATE根据条件表达式指定对特定的行(或行)进行更新。默认情况下，UPDATE操作遍历表中的所有行，并更新满足条件表达式的所有行。...要列出为指定表定义的所有字段名。如果字段存在，但没有字段值满足UPDATE命令的WHERE子句，则不影响任何行，并发出SQLCODE 100(数据末尾)。...在极少数情况下，使用%NOLOCK的UPDATE找到要更新的行，但随后该行立即被另一个进程删除; 这种情况将导致SQLCODE -109错误:无法找到为UPDATE指定的行。...例如: VALUES :myarray() 只能使用主机变量在嵌入式SQL中执行此值赋值。与所有其他值赋值不同，这种用法允您延迟指定哪些列要更新到运行时(通过在运行时填充数组)。

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SQL命令 INSERT（一）

这与启用PTools时生成的代码相同。不同之处在于，SQLStats收集代码只为该特定语句生成。正在编译的例程/类中的所有其他SQL语句将生成代码，就像PTools已关闭一样。...这使用户能够分析/检查应用程序中的特定问题SQL语句，而无需收集未被调查的SQL语句的无关统计信息。 %PROFILE收集主查询模块的SQLStat。...尝试使用不可更新的视图或子查询进行插入会生成SQLCODE-35错误。不能在表参数中指定表值函数或联接语法。...没有列名。当使用不带列列表的VALUES关键字时，请指定一个标量表达式的动态本地数组，该数组隐式对应于按列顺序的行的列。...所有其他类型的插入都需要指定准备插入时要插入的列。此语法不能与链接表一起使用；尝试这样做会导致SQLCODE-155错误。必须按列号顺序指定值。

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R 数据整理（三：缺失值NA 的处理方法汇总）

> 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 所在的index 但是，这个函数并不能很好的使用在数据框中...中找了第四个NA（按照行）。...去除NA 非常暴力，直接使用函数na.omit() 就可以直接对向量或者数据框操作了。...drop_na() 效果和na.omit 一样，但是高级之处在于，其可以指定列，对数据框某列存在NA 的行直接删除： > X[2,2] = NA;X[6,1] = NA > X X1 X2 1...(X$X1)),] X1 X2 1 A 1 2 B NA 3 C 3 4 D 4 5 E 5 replace_na() 这个函数我很喜欢，可以将指定列中的NA 替换为指定的数值：

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R 数据质量分析①

1、识别缺失数据： R语言中，NA代表缺失值，NaN代表不可能值，Inf和-Inf代表正无穷和负无穷。推荐使用is.na，is.nan，is.finite，is.infinite4个函数去处理。...complete.case()可用来识别矩阵或数据框中没有缺失值的行 > complete.cases(a) [1] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE...] FALSE FALSE > md.pattern(a) 日期销量 195 1 1 0 6 1 0 1 0 6 6 备注：0表示变量的列中没有缺失...第一行给出了没有缺失值的数目（共多少行）。第一列表示各缺失值的模式。最后一行给出了每个变量的缺失值数目。最后一列给出了变量的数目（这些变量存在缺失值）。...行删除的函数有na.omit()和complete.case() 删除含有缺失值的行 newdatana.omit(a) newdata<-a[complete.cases(a),] 删除含有缺失值的列

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R语言实战（18）—处理缺失数据的高级方法

识别具体的缺失值 is.na() 、 is.nan() 矩阵或数据框中没有缺失值的行函数 complete.cases()+ sum() 和 mean() 函数举例： # 例子1 y 使用与本章中类似的缺失值函数来识别R数据对象中的缺失值。像 myvar == NA 这样的逻辑比较无法实现。...2个主要的函数：na.omit 函数和 complete.cases()函数 # mydata 中所有包含缺失数据的行都被删除，把结果存储到newdata 中 > newdata 的42个实例。如果 data=na.omit(sleep) 被 data=sleep替换，m() 将使用有限的行删除法定义。...虽然成对删除似乎利用了所有可用数据，但实际上每次计算都只用了不同的数据子集。这将会导致一些扭曲的、难以解释的结果，所以我建议不要使用该方法。

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认识数据框

背景数据框是一种表格式的数据结构，属于一种二维表，分为行和列。数据框旨在模拟数据集，与其他统计软件例如 SAS 或者 SPSS 中的数据集的概念一致。...数据集通常是由数据构成的一个矩形数组，行表示观测，列表示变量。不同的行业对于数据集的行和列叫法不同。...在一个数据框中，每一行的元素个数相同，每一列元素个数也相同，每一列的数据类型一致，都为一个向量，每一行内容还是一个数据框。数据框是 R 中使用最广泛的一种数据格式。...，一次实现 Excel Vlookup 功能 dta <- genes200[gene93,] dta #数据中包含没有检索到的 gene ID，返回值为 NA，利用 na.omit 删除包含 NA 的行...dta na.omit(dta) rownames(dta) <- 1:nrow(dta)#86个行数重命名 write.csv(dta,file = "gene93.csv",row.names

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数据分析|R-缺失值处理

数据中往往会有各种缺失值，异常值，错误值等，今天先介绍一下如何处理缺失值，才能更好的数据分析，更准确高效的建模。...一查看数据集的缺失情况 R中使用NA代表缺失值，用is.na识别缺失值，返回值为TRUE或FALSE。...complete.cases(sleep)) 4）列出没有缺失值的行 sleep[complete.cases(sleep),] #利用函数 list na(sleep...三处理缺失值当充分了解了缺失值的情况后，可以根据数据量的大小，以及某一列是否为重要的预测作用变量，对数据集中的NA行和某些NA列进行处理。...3.1 删除缺失值 1）删除数据集中所有含有NA的行和列 sleep_noNA na.omit(sleep) sleep_noNA 的效果

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栅格数据实现地理探测器：基于R语言geodetector包

随后，将自动下载并配置geodetector包；此外，在安装geodetector包时，会自动将其所需依赖的其他包（如果在此之前没有配置过）都一并配置好，非常方便。 ...可以看到，此时tif_file_all_matrix变量是一个3列、6377265行的矩阵（Matrix）数据；其中，每一列表示每一个图层的数据，每一行则是每一个图层在同一空间位置上各自像元的数值。...从上图可以看出，每一列数据中都有很多无效值（NA值），即原本栅格图像中的无效值（NoData值）；由于在后期的地理探测器分析过程中，出现无效值会影响我们分析的结果，因此我们需要通过na.omit()函数将无效值去除...na.omit()是一个非常方便的函数，其可以将Matrix数据中存在NA值的行直接去除（只要这一行中存在至少一个NA，就将这一行去除）。...由于生态探测是需要判断多个不同的自变量中，两两之间是否具有显著差异，所以很显然这一操作同样在只有一个自变量的情况下是没有办法执行的；因此我们需要用前述第二种代码格式，即通过c()函数，将多个自变量的名称组成一个向量

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R语言中的特殊值及缺失值NA的处理方法

如数据框df共有1000行数据，有10行包含NA，不妨直接采用函数na.omit()来去掉带有NA的行，也可以使用tidyr包的drop_na()函数来指定去除哪一列的NA。...drop_na(df,X1) # 去除X1列的NA 2 填充法用其他数值填充数据框中的缺失值NA。...2.1 df[is.na(df)] df[is.na(df)] = 0 2.2 replace_na() 使用tidyr包的replace_na()函数。...replace_na(df$X1,5) # 把df的X1列中的NA填充为5 2.3 fill() 使用tidyr包的fill()函数将上/下一行的数值填充至选定列中NA。...fill(df,X1,.direction = "up") # 将NA下一行的值填充到df的X1列中的NA 除此之外，类似原理的填充法还有均值填充法（用该变量的其余数值的均值来填充）、LOCF（last

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【数据分析 R语言实战】学习笔记第三章数据预处理（下）

3.3缺失值处理 R中缺失值以NA表示，判断数据是否存在缺失值的函数有两个，最基本的函数是is.na()它可以应用于向量、数据框等多种对象，返回逻辑值。...(salary)) [1] 4 另一个判断缺失值的函数是complete.cases()，它同样返回逻辑值向量，但值与is.na()的相反:缺失值为FALSE，正常数据为TRUE，利用它来选取无缺失数据的行非常方便...R可以使用complete.cases()指令选取完整的记录，有缺失值的行则删去不要。...is.na(salary),] > dim(data2) [1] 8 3 对于有多个变量缺失的数据，如果想直接删除所有的缺失值，可以通过na.omit()函数来完成， > data3=na.omit(data...在R语言中通过程序包mice中的函数mice()可以实现该方法，它随机模拟多个完整数据集并存入imp，再对imp进行线性回归，最后用pool函数对回归结果进行汇总。

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Julia机器学习核心编程.6

在Julia中创建数组时会将Int类型转换为Float类型。一般来说，Julia会尝试使用promote()函数来提升类型。如果不能提升，数组将会变成Any类型。 ?...• NA：Julia中的缺失值由特定数据类型NA表示。 • DataArray：标准Julia库中定义的数组类型。虽然它具有很多功能，但并未提供任何特定的数据分析功能。...DataFrames中的NA数据类型在实际生活中，我们会遇到无值的数据。虽然Julia中的数组无法存储这种类型的值，但DataFrames包中提供了这种数据类型，即NA数据类型。...这意味着该数据没有意义，而不是1.1。我们不能用Julia中的数组类型来表示。当尝试分配NA值时，将发生错误，我们无法将NA值添加到数组中。...NA并不总是影响应用于特定数据集的函数。因此，不涉及NA值或不受其影响的方法可以应用于数据集；如果涉及NA值，那么DataArray将给出NA作为结果。

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「R」数据操作（一）

本文内容：基础函数操作数据框 sqldf包使用SQL查询数据框 data.table包操作数据 dplyr管道操作处理数据 rlist包处理嵌套数据结构使用内置函数操作数据框数据框的本质是一个由向量构成的列表...比如选择满足特定条件的行，使用[]符号，第一个参数提供一个逻辑向量，第二个参数留空。本文大部分的代码都是基于一组产品的虚拟数据。我们先将数据载入，然后学习怎么用不同的方法操作数据。 if(!...yes #> 6 M04 6 6 yes na.omit()可以删除所有包含缺失值的行： na.omit(product_tests) #> # A tibble...，我们利用tapply()函数（apply家族成员）可以进行统计，该函数专门用于处理表格数据，使用某些方法根据某列队另一列的数据进行统计。...可以看到数据中存在缺失值，有一种叫末次观测值结转法（LOCF）可以填补缺失值，当非缺失值后面紧跟一个缺失值时，就用该缺失值填补后面的缺失值，直到所有缺失值都被填满。

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ggplot2--R语言宏基因组学统计分析(第四章)笔记

使用qlot()，以一次创建所有图的方式创建一个图；使用gglot()，按块和层函数创建一个图。Ggplot2补充qlot()的原因是为了减少所需的打字量。...因为即使我们使用了许多缺省值，ggplot2的显式语法语法也相当冗长，这使得快速尝试不同的绘图变得困难。它还模仿plot()函数的语法，使ggplot2对于熟悉Base R图形的用户更容易使用。...，但它的局限性是显而易见的：因为qlot()函数假设多个层将使用相同的数据和几何映射，所以方法参数没有显式的层可供应用，并且特定的数据转换、绘图布局定义和控制也受到限制。...公式可以是x~y，这表示将绘图分割成变量x的每个值的一行和变量y的每个值的一列。实现facet_grid(x~y)函数将生成一个矩阵，其中的行和列由x和y的可能组合组成。公式可以是x~....，它用于按行分割绘图；实现facet_grid(x~.)。函数按行拆分具有方向的绘图。公式也可以是.~y，用于按列拆分绘图；实现facet_grid(.~y)函数可以按列拆分具有方向的绘图。

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使用clusterProfiler包利用eggnog-mapper软件注释结果做GO和KEGG富集分析

最开始的思路是先构建OrgDb，然后使用enrichGO和enrichKEGG函数做分析。...后来发现不构建orgdb也可以做GO或者KEGG的富集分析，可以使用enricher()函数。..._protein.faa --output orgdb_example/out -m diamond --cpu 8 将注释结果下载到本地，手动删除前三行带井号的行，第四行开头的井号去掉，文件末尾带井号的行去掉...接下来可以做GO富集分析了首先准备一个基因列表，我这里选取gene2go中的前40个基因作为测试还需要为TERM2GENE=参数准备一个数据框，第一列是term，第二列是基因ID，只需要把gene2go...以上最开始的输入文件是eggnog-mapper软件本地版注释结果，如果用在线版获得的注释结果，下载的结果好像没有表头，需要自己对应好要选择的列。

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R语言之缺失值处理

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基本操作包的移动向量矩阵数组数据框列表因子NA字符串

R语言第二章数据处理⑨缺失值判断和填充

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