本文将全面介绍R语言数据清洗的常见技巧，并配以具体的代码示例。 数据清洗常见的任务包括：处理缺失值、数据格式转换、去除重复数据、修正异常值、数据标准化、数据分组与聚合、文本数据清理。...2. dplyr dplyr是R语言中最受欢迎的数据操作包之一，擅长数据清洗和操作，语法简洁直观。..., 55000, 60000, NA, 70000) )# 检测缺失值 is.na(data) # 删除含有缺失值的行 data_clean % na.omit() # 使用均值填充缺失值...(data) # 删除重复行 data_unique % distinct() 修正异常值：通过计算分位数或使用业务规则修正数据中的异常值。...IQR方法检测异常值 Q1 <- quantile(data$Salary, 0.25) Q3 <- quantile(data$Salary, 0.75) IQR <- Q3 - Q1 # 修正异常值
（文件读取保存路径） read.table() #读取带分隔符的文本/数据文件 read.csv() #读取.csv格式的数据，read.table的一种特定应用 df 异或：当对应元素不等时返回TRUE xor(T,F) #返回TRUE xor(T,T) xor(F,F) # 所有为真T，返回T all(T,T) all(T,F) # 任意为真...FALSE # > # 任意为真T，返回T # > any(T,F) # [1] TRUE # > any(F,F) # [1] FALSE options(digits=3) # 设置有效数字 NA...# 缺失值 ##### dplyr包 的下述五个函数用法 filter # 筛选: arrange # 排列: select # 选择: mutate # 变形: summarise # 汇总...gather # 宽数据转为长数据：（excel透视表反向操作） spread # 长数据转为宽数据：（excel透视表功能） unit # 多列合并为一列： separat # 将一列分离为多列
：按照grammer列进行去重 难度：⭐⭐ R语言解法 df[!...R解法 temp <- as_tibble(names(df)) 62 异常值处理 题目：打印所有换手率不是数字的行 难度：⭐⭐⭐ 期望结果 ?...R解法 #换手率这一列属性为chr，需要先强转数值型 #如果转换失败会变成NA，判断即可 df[is.na(as.numeric(df$`换手率(%)`)),] 63 异常值处理 题目：打印所有换手率为...--的行 难度：⭐⭐⭐ R解法 df %>% filter(`换手率(%)` == '--') 备注 通过上一题我们发现换手率的异常值只有-- 64 数据处理 题目：重置data的行号 难度：⭐...)) %>% dplyr::rename(`0` = "seq(0, 99, 5)") 84 数据创建 题目：从NumPy数组创建DataFrame 难度：⭐ 备注 使用numpy生成20个指定分布
#unique函数通常用于去重： unique(mydata$B) #对含有重复值得向量进行去重 dplyr::distinct(mydata,B) #...对含有重复值字段的数据框去重 ?...na.rm=TRUE/FALSE #移除缺失值 rm.na通常作为基础统计函数的参数使用，如mean，sum等 mean(mydata$A,na.rm=TRUE) sum(mydata$A,na.rm...complete.cases(mydata$A),]#使用该函数的布尔索引确定缺失值或者排除缺失值 ?...关于更为复杂的缺失值插补技术，因为涉及到一些比较深入的方法，这里暂且不呈现，仅对缺失值的描述和筛选做以上简单归总。
select(birthwt, bwt, age, race, smoke) 请注意，MASS 包里有一个同名函数 select( )，如果同时加载了 dplyr 包和 MASS 包，R 会默认使用较后加载的包里的函数...为了避免混淆，我们可以使用符号 :: 特别指明使用某一个包里的函数，例如 dplyr::select( )。之后我们将会对函数 select( ) 作进一步介绍。...# 当然如果想要用新变量替换原来的变量，只需把新变量命名为原来的变量名： mutate(birthwt, lwt.kg = lwt*0.4536) 5.使用 summarise( ) 计算统计量 函数...tibble 是 tidyverse 系列包（包括 dplyr 包）提供的一种类似数据框的格式。..., NA, wt), # 将变量wt中的0和大于99的值变成NA ht = ifelse(ht == 0 | ht > 300, NA, ht) # 将变量ht中的0和大于300的值变成
背景 Tidyverse 是 Rstudio 公司推出的专门使用 R 进行数据分析的一整套工具集合，里面包括了readr，tidyr， dplyr，purrr，tibble，stringr...tidyr 与 dplyr 包是用 R 语言中用来处理各种数据整合分析的包，可以说是 R 数据整合的“瑞士军刀”，tidyr 包负责将数据重新整合，dplyr 包可以完成数据的排序，筛选，分类计算等都等操作...总而言之，让数据变地更好用（符合下层函数参数的格式要求），方便用户查找和阅读。...tidyr 包主要就是用来将数据转换为“整洁数据”的包，主要功能为 1)缺失值的简单补齐 2)长形表变宽形表与宽形表变长形表； 1.2 长数据与宽数据 长数据 宽数据 1.3...” 数据“融化”melt 与“重铸”cast 来自于 reshape 包中的概念。
出版有《R for Data Science》（中文版《R数据科学》），这本书详细介绍了tidyverse的使用方法。...，是弱类型的，同时与data.frame有相同的语法，使用起来更方便。...其他格式转化，使用as_tibble转换为tibble格式 > dft_1 <- as_tibble(mtcars) > dft_1 # A tibble: 32 x 11 mpg cyl...more rows 4.4 变形: mutate() #取行 #取1:dim(mtcars_df)[1]行 mutate(mtcars_df, NO = 1:dim(mtcars_df)[1]) #数值重定义和赋值...这些函数允许在长数据格式（long data）和宽数据格式（wide data）之间进行转换（功能类似于reshape包，但是比reshape更好用，并且可以用于管道%>%连接）。
5.6 分组: group_by 6 tidyr包的下述四个函数用法 6.1 宽数据转为长数据：gather （excel透视表反向操作） 6.2 长数据转为宽数据：spread （excel透视表功能...接下来就以鸢尾花测试数据集进行进一步的数据管理和筛选操作。...，其中因数据过长，使用head()函数取前5个数字 [1] 5.1 4.9 4.7 4.6 5.0 如行值或列值为组合数据，则表示引用组合行列交叉位置的数据 > iris[1:5,1:3] Sepal.Length...attr(,"class") [1] "omit" 5 dplyr包的下述五个函数用法【高级数据管理包】 # install.packages("dplyr") library(dplyr) #使用datasets...more rows 5.4 变形: mutate() #取行 #取1:dim(mtcars_df)[1]行 mutate(mtcars_df, NO = 1:dim(mtcars_df)[1]) #数值重定义和赋值
[nrow(.)-3+1:nrow(.),] %>% na.omit(.) 51 数据读取 题目：使用绝对路径读取本地Excel数据 难度：⭐ Python解法 import pandas as pd...(as.numeric(df$`换手率(%)`)),] 63 异常值处理 题目：打印所有换手率为--的行 难度：⭐⭐⭐ Python解法 df[df['换手率(%)'] == '--'] R解法 df...%>% filter(`换手率(%)` == '--') 备注 通过上一题我们发现换手率的异常值只有-- 64 数据处理 题目：重置data的行号 难度：⭐ Python解法 df = df.reset_index...(drop=True) R解法 rownames(df) <- NULL # 如果是tibble则索引始终是按顺序 备注 有时我们修改数据会导致索引混乱 65 异常值处理 题目：删除所有换手率为非数字的行...(df$col1 %in% df$col2),1] 90 数据提取 题目：提取第一列和第二列出现频率最高的三个数字 难度：⭐⭐⭐ Python解法 temp = df['col1'].append(df
字符处理 substr stringr包与正则表达式略微复杂，可以单独讲一次 转换 tidyr Tidy 数据格式 ? ?...tibble tribble, enframe as_tibble, is_tibble 缺失值 drop_na fill replace_na 长转宽 pivot_wider, spread ?...宽转长 pivot_longer, gather ?...fwrite data.table 语法 dt[i, j, by] 数据过滤与合并等操作与 R 基础语法一致，也可以使用 tidyverse 处理 整数索引 逻辑索引 命名索引 进一步的学习参考小抄、...文档和《R 语言编程指南》 后几期主题 本期未讲述的内容？？？
：异常值检测、异常值筛选、异常值处理。...数据去重包括重复检测（table、unique函数）以及重复数据处理（unique/duplicated）。...实践中，异常值处理，一般划分为NA缺失值或者返回公司进行数据修整（数据返修为主要方法） 1、异常值识别 利用图形——箱型图进行异常值检测。...、预测变量矩阵（在矩阵中，行代表插补变量，列代表为插补提供信息的变量， 1和0分别表示使用和未使用）； 同时 利用这个代码imp$imp$sales 可以找到，每个插补数据集缺失值位置的数据补齐具体数值是啥...可见博客：在R中填充缺失数据—mice包 三、离群点检测 离群点检测与第二节异常值主要的区别在于，异常值针对单一变量，而离群值指的是很多变量综合考虑之后的异常值。
我们需要处理缺失值、异常值以及数据格式转换。...： # 查看清洗后的数据 summary(data) 数据清洗的扩展与优化 为进一步优化数据清洗过程，我们可以增加对异常值的检测和处理，确保数据质量更高： 检测异常值 我们可以使用箱线图（boxplot...）检测连续变量中的异常值： # 检测年龄中的异常值 ggplot(data, aes(x="", y=age)) + geom_boxplot(fill="lightblue", color="...，确保所有清洗步骤都成功执行： # 查看最终清洗后的数据 summary(data) 优化与扩展总结 通过这些步骤，我们对数据进行了全面的清洗，包括处理缺失值、转换数据类型以及检测和处理异常值。...我们将使用Keras库在R语言中构建和训练神经网络模型。 4.1 数据准备 数据转换为适合神经网络输入的格式。
4、异常值/离群值检测。时间维度的异常值检测。突变点和异常点既相似、又不同。 5、处理缺失值数据。...数据长这样： ? prophet是生成模型阶段，m中有很多参数，有待后来人慢慢研究。...Prophet自己会检测一些突变点，以下的图就是Prophet自己检测出来的，虚纵向代表突变点。检测到了25个，那么Prophet的做法跟L1正则一样，“假装”/删掉看不见这些突变。 ?...对结果的影响很大，而且导致预测置信区间扩大多倍不止。prophet的优势体现出来了，prophet是可以接受空缺值NA的，所以这些异常点删掉或者NA掉，都是可以的。...在下面研究中，研究者让Prophet对两组数据进行预测，在后端使用概率程序语言，读者可以借此看到使用Stan的一些工作细节。
我们可以使用tidyverse 系统来操作，其中包括了magrittr 包，readr 包，dplyr 包和 tidyr 包等。...2.4 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： > library(tidyr) > drop_na(X,X1) X1 X2...1 A 1 2 B NA 3 C 3 4 D 4 5 E 5 如果不特定指定列，则和na.omit 效果一样。...在 dplyr 包的 rename() 中用 “新名字 = 旧名字” 格式修改变量名，如： d2.class % dplyr::rename(h=height, w=weight...avg = ~mean(.), std = ~sd(.)), na.rm=TRUE) %>% knitr::kable() 其中的变量子集也可以用序号范围表示，或者用 vars() 函数写成不加撇号的格式
，并提高了DESeq2中转换和检测函数的速度；2改善可视化效果。...函数对每个基因和每个样本进行计算，用一种叫做Cook距离的异常值诊断检测。...对于异常值替换，在 DESeq中保留原始计数，并将替换计数保存为矩阵，命名为 assays(dds)中的 replaceCounts。...请注意，如果在设计中存在连续自变量，则不会自动执行异常值检测和替换，因为我们当前的方法涉及对组内方差进行鲁棒估计，难以简单地扩展到连续协变量。...值将被设置为NA 如果一行包含一个具有极端计数异常值的样本，则p值和调整后的p值将被设置为NA。
去重与找重unique 10.转置 ---- 1. 初识R语言支持的数据类型 开始之前，需要先了解一下R语言支持的数据类型，以及这些常用类型的特点。...15)赋值给对象x > x <- c(11:15) > y <- c(1:5) #将向量x和y合并存储到数据框中，并重命名为xf和yf > data.frame(xf = x, yf = y)...setdiff(y, x) [1] 9 10 # 判断2个向量是否相等 > setequal(x, y) [1] FALSE 数据连接主要涉及到merge函数和dplyr包中的*_join等函数，...可参考↓↓ R语言 | 第一部分：数据预处理 7.数据筛选和8.抽样 R语言数据管理与dplyr、tidyr | 第4讲 5 dplyr中5.1筛选filter和5.3选择select R...去重与找重 去重，是把向量中重复的元素过滤掉。找重，是把向量中重复的元素找出来。
在对数据进行可视化之前我们往往需要进行数据转换以得到可视化所需要的数据内容与格式。这里我们使用dplyr包操作2013年纽约市的航班起飞数据集（2013）。...准备 这部分我们聚焦于如何使用dplyr包，除ggplot2的另一个tidyverse核心成员。我们将使用nyclights13数据包解释关键的概念并使用ggplot2帮助理解数据。...如果你想要在载入tidyverse包后仍然使用这些函数，你需要使用函数的全名stats::filter()和stats::lag()进行调用。...，只含TRUE和FALSE fctr代表因子，R用它来代表含固定可能值的分类变量 date代表日期 dplyr基础 这部分我们学习5个关键的dplyr函数，它可以让我们解决遇到的大部分数据操作问题：...R提供了标准的比较符：>,>=,和==。 如果你是初学R，一个常见的错误是用=而不是==来检测相等。
library(dplyr) #用于清理数据 library(Hmisc) #相关系数的显着性 然后，我们将使用 Fortran 读入数据文件并稍微清理数据文件。...NA 是默认值 # 使用 dplyr 对特定测试进行子集化 select(sub, c(T1, T2, T4)) # 使用 psych 包获取描述 请注意，R 将原始数据中的空白单元格视为缺失，...并将这些情况标记为 NA。...具体来说，我们将查看测试 1 和 2 是否预测测试4。我们还将检查一些模型假设，包括是否存在异常值以及检验之间是否存在多重共线性（方差膨胀因子或 VIF）。...summary(model) # 将拟合值和预测值保存到数据框 Predicted # 保存个案诊断（异常值） hatvalues(model) # 多重共线性检验 vif(model
保留异常值也就是对异常值不做任何处理，这种方式通常适用于“伪异常”，即准确的数据；删除异常值和替换异常值是比较常用的方式，其中替换异常值是使用指定的值或根据算法计算的值替代检测出的异常值。...数据清理案例 2.1 缺失值处理 2.1.1 缺失值的检测与处理方法 缺失值的检测可以采用isnull()、notnull()、isna()和notna()方法的用法，可以熟练地使用这些方法来检测缺失值...输出为： 查看包含的空缺值 # 使用isna()方法检测na_df中是否存在缺失值 na_df.isna() 输出为： 计算每列缺失值的总和： # 计算每列缺失值的总和 na_df.isnull...正态分布也称高斯分布，是统计学中十分重要的概率分布，它有两个比较重要的参数：μ和σ，其中μ是遵从正态分布的随机变量（值无法预先确定仅以一定的概率取值的变量）的均值，σ是此随机变量的标准差。...2.3.1.2 箱形图检测异常值 除了使用3σ原则检测异常值之外，还可以使用箱形图检测异常值。
tidyr 基础用法 gather&&spread 可以将本来扁平的数据框变为宽长的数据框。扁平（两个维度对应一个数据）。...宽长（一个维度对应一个数据）。...对于即将合并的新列，需要使用引号；但对于想要合并的多个列名，可以不用使用引号。sep 参数设定多列合并后不同数据分隔使用的分割符。...3 C 3 4 NA> 4 5 E 5 直接去除 drop_na 如果直接对数据框进行 drop_na 其效果和基础包中的 na.omit() 是一样的，会将存在缺失值的行直接删除...而dplyr 也提供了更为全面的表格连接的函数—— join 系列。
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