1)leadership$age[leadership$age == 99] <- NA within()可以认为是数据框版本的with(),将每一行都设置为缺失值，然后按条件赋值（字符型变量，还不是有序因子...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。...(leadership$date, "%m/%d/%y") 4.6.1 使用format来输出指定格式的日期值，并且提取日期值中的某些部分： format(Sys.Date(),"%B %d %Y")...按照gender正序，其中年龄倒序 leadership[order(gender, -age),] 4.9 数据集的合并 使用merge()函数对两个数据框进行联结（内联结），例： total <-...(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) 4.10 数据集取子集 4.10.1 选入
3.R中缺失值的标记、重编码和排除 几乎所有项目中，都存在缺失值，在R中缺失值用NA代替（前面我们已经见过了）。R语言提供了一个简单而重要的函数is.na()来监测数据集中的缺失值。...我们在前面已经实验过了重编码某些值为缺失值的用法，就是将age为99的值标记为缺失值的步骤（如图3）。这一步虽然很简单，但在一些项目中如果遗漏了这个步骤，会对结果产生巨大的影响！...图13:函数order()的用法。 ? 6.数据集的按行、按列合并 有时候数据并不是一个整体，需要自己整合一下。R语言中常用的合并数据集的函数有merge()、cbind()、rbind()。...其中函数cbind()是将两个矩阵或者数据框直接横向合并，要求被合并的两个对象有同样的行数。...如果要在数据框中添加行（或者理解为将两个数据框纵向合并），使用函数rbind(),要求两个数据框有相同的变量，不过顺序不必要相同。一般用于向数据框中添加新的观测。
也就是说，500意味着在调用数据帧时最多可以显示500列。 默认值仅为50。此外，如果想要扩展输显示的行数。...如果读取的文件没有列名，需要在程序中设置header，举例如下： pd.read_csv("Soils.csv",header=None) 如果碰巧数据集中有日期时间类型的列，那么就需要在括号内设置参数...Pandas中提供以下几种方式对数据进行分组。 下面的示例按“Contour”列对数据进行分组，并计算“Ca”列中记录的平均值，总和或计数。...df.groupby(by=['Contour', 'Gp'])['Ca'].mean() 合并多个DataFrame 将两个数据合并在一起有两种方法，即concat和merge。...按列连接数据 pd.concat([df, df2], axis=1) 按行连接数据 pd.concat([df, df2], axis=0) 当您的数据帧之间有公共列时，合并适用于组合数据帧。
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...() 按行合并 merge() 按列或行合并dataframe dim() 对象的维数，返回值为一个list dimnames() 返回或设置对象的每一维的名字 row.names...两个向量的差，结果与次序有关 setequal() 两个向量是否相等 which() 返回一个逻辑向量中值为真的元素的下标 with() 对一个envioronment中的变量执行某函数...outer() or %o% 计算两个矩阵的外积 %in% 返回一个逻辑向量，当左边向量中的元素出现在右边对象中时为真 solve() 求解方程a %*% x = b....当b为单位阵时x即为a的逆矩阵 >,<,==,!
大家好，本文为R语言数据处理120题系列完整版本。作者精心挑选120道数据处理中相关操作以习题形式发布，一共涵盖了数据处理、计算、可视化等常用操作，并对部分题目给出了多种解法与注解。...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...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 难度：⭐⭐⭐...= 'green',size = 1.2) 73 数据重采样 题目：按周为采样规则，取一周收盘价最大值 难度：⭐⭐⭐ R解法 library(plyr) res <- dlply(df,....：⭐⭐ 备注 从数据2中读取数据并在读取数据时将薪资大于10000的为改为高 R语言解法 library(readr) df2 % mutate
# str, optional # 表头为 c_0、c_2 pd.read_csv(data, prefix='c_', header=None) 处理重复列名 mangle_dupe_cols 当列名有重复时...如果该参数为 False ，那么当列名中有重复时，前列将会被后列覆盖。...pd.read_csv(data, na_values={'c':3, 1:[2,5]}) 保留默认空值 keep_default_na 分析数据时是否包含默认的NaN值，是否自动识别。...解析重复的日期字符串时，尤其是带有时区偏移的日期字符串时，可能会大大提高速度。...为QUOTE_NONE时，指定一个字符使的不受分隔符限值。
读书会是一种在于拓展视野、宏观思维、知识交流、提升生活的活动。PPV课R语言读书会以“学习、分享、进步”为宗旨，通过成员协作完成R语言专业书籍的精读和分享，达到学习和研究R语言的目的。...数据集（数值5、4、3、2和1分别表示强烈反对、反对、中立、支持、强烈支持）如图1所示。 图1：不同性别的领导行为 如何把图1的中数据导入R，对这些数据，我们有什么发现呢？...图3：R逻辑运算符号 基于逻辑运算符号关系来改变变量中内容，逻辑值为真，则可以修改。 拓展可以了解within()函数和car包中的recode()函数。 重命名变量 重命名变量名，可以采用方法。...方法二：包reshape中的rename()函数。 方法三：names()函数。 缺失值 数据集往往是不完整，因为各种缘由存有缺失值。 使用is.na()函数检查缺失值。...> rm(list=ls()) > x <- c(1,2,NA,3) > is.na(x) [1] FALSE FALSE TRUE FALSE 数据集中某些变量值 设置为NA 从数据 集中移除缺失值
在分析时，我们为了获得完整的时间序列就需要“插入”那些丢失的日期。 举一个例子： ? 这个数据集中有5行观测，2组分类（id等于1和2）。...(id, date), nomatch = NA] 结果为： ? 我们看到，原数据集存在观测的那些日期，val值都被保留，而被插入的那些日期，val是NA。...例如，在我们的样例数据集sample中，id=1的观测对应的日期最小值的为01-08，最大值为01-14，而我们希望填充这两个日期“之间”的所有值。...当然没问题，以上文提到的第二种情况为例，我们可以把两行合并为一行： # 把两行代码合并成一行 dt[dt[, ....处女座无数次为了给数据集取一个合适的名字心力交瘁…… 下 期预告 根据官网公告，Microsoft R Open 3.4版本将会“coming soon in May”，大猫会在第一时间给大家发布号外~
::read.xlsx中的detectDates参数只能识别纯日期 #as.Data转换该列后时间数据丢失，只有日期 #故先把excel文件转存为csv后用readr包读取 # 该方法不理想 library...(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...69 数据处理 题目：设置日期为索引 难度：⭐ Python解法 df.set_index('日期') R解法 df %>% column_to_rownames(var='日期') 70 指标计算...= 'green',size = 1.2) 73 数据重采样 题目：按周为采样规则，取一周收盘价最大值 难度：⭐⭐⭐ Python解法 df = df.set_index('日期') df['...：⭐⭐ 备注 从数据2中读取数据并在读取数据时将薪资大于10000的为改为高 Python解法 df2 = pd.read_csv(r'C:\Users\chenx\Documents\Data Analysis
02 数据内容 filepath_or_buffer为第一个参数，没有默认值，也不能为空，根据Python的语法，第一个参数传参时可以不写参数名。...# 格式为字符型str # 表头为c_0、c_2 pd.read_csv(data, prefix='c_', header=None) 10 处理重复列名 如果该参数为True，当列名有重复时，解析列名将变为...如果该参数为False，那么当列名中有重复时，前列将会被后列覆盖。...(data, na_values={'c':3, 1:[2,5]}) 18 保留默认空值 分析数据时是否包含默认的NaN值，是否自动识别。...解析重复的日期字符串，尤其是带有时区偏移的日期字符串时，可能会大大提高速度。
reshape2R包主要有两个主要的功能：melt和cast melt：将wide-format数据“熔化”成long-format数据； cast：获取long-format数据“重铸”成wide-format...二、什么是宽表格和长表格 示例数据说明：例子使用内置于R中的空气质量数据集（airquality）。...，包括月份和日期，都合并在了一起，标题行置于variable列，数值置于value列。...易错点 当每个单元格有多个值时（比如我们想以月而不是天来查看空气指标值，而每个月有多个数据），我们可能会犯一个错。...，会返回一条提示信息： ## Aggregation function missing: defaulting to length 查看输出数据时发现，每个单元格填充的数据为每个月的记录天数，并非每个测量指标值
⑵特殊值 ①缺失值 在实际研究中，缺失值是难以避免的（不能将缺失值NA当做0来对待），可以使用函数is.na()来判断是否存在缺失值，该函数可以作用于向量、矩阵、数据框等对象，返回值为对应的逻辑值，如下所示...： 缺失值是无法进行比较运算的，很多函数都有参数na.rm选项来移除缺失值，如下所示： 可以使用函数na.omit()来移除变量中缺失值或矩阵、数据框含有缺失值的行，如下所示： ②日期值 在R中，...日期往往以数值形式存储，日期值可以运算比较，但是在读取数据时往往读取为字符串格式，as.Date()函数可以将字符型日期转换为数值型进行储存，如下所示： 可以看到在R中日期值是以yyyy-mm-dd形式储存...在这里R可以识别yyyy-mm-dd和yyyy/mm/dd格式的日期数据。...（scale）：将数据的取值映射到图形空间 ggplot2中两个主要的作图函数为qplot()和ggplot()。
分隔符长于一个字符并且不是‘\s+’,将使用python的语法分析器。并且忽略数据中的逗号。...usecols : array-like, default None 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（数字可以对应到指定的列）或者是字符传为文件中的列名。...If [1, 2, 3] -> 解析1,2,3列的值作为独立的日期列； list of lists. e.g. If [[1, 3]] -> 合并1,3列作为一个日期列使用 dict, e.g....在某些情况下会快5~10倍。 keep_date_col : boolean, default False 如果连接多列解析日期，则保持参与连接的列。默认为False。...escapechar : str (length 1), default None 当quoting 为QUOTE_NONE时，指定一个字符使的不受分隔符限值。
好久没有更新了，觉得不好意思 3.2 数据处理的R包 @Author：By Runsen （版权所有） 内容来源自己的葵花宝典 3.2.1 plyr 整理数据的本质可以归纳为：对数据进行分割（Split...），然后应用（Apply）某些处理函数，最后将结果重新组合（Combine）成所需的格式返回，简单描述为：Split - Apply - Combine。...教程，可以参考官方文档：http://plyr.had.co.nz/ 3.2.2 dplyr dplyr是一个强大的R包，用于处理，清理和汇总非结构化数据，使得R中的数据探索和数据操作变得简单快捷，也是出于...Lubridate包可以减少在R中操作时间变量，内置函数提供了很好的解析日期与时间的便利方法。lubridate 包是 Hadley Wickham开发的用于高效处理时间数据的 R 包。...（base包函数） [1] "2020-01-23" （2）日期格式转化 日期值通常以文本的形式输入到R中，然后转化为以数值形式存储的日期变量。
这次的作业主要是以对一个非常简单的数据分析问题进行实践的形式呈现出来，对于《R语言实战》第一二章的内容已经体现在了对问题的解析的过程中，所以就不再将学习的过程贴出来了。...，有208个注册日期为空的记录 missmap(users, main="user miss map") 去掉注册日期为空的用户，剩下的为已经注册的用户 users_signup <- na.omit(...users) 统计有多少注册日期为空的行 sum(is.na(users$signup.date)) 日期格式转换 users_signup$signup.date <- as.Date(users_signup..., ] 合并注册用户和购买数据的信息 in_90 <- merge(x=users_signup, y=purchases, all.y=T) in_90 <- na.omit(in_90) in_90...duplicated(in_90$user.id), ] 读取短信信息，并转换短信数据框中的日期类型。
前言 数据分析的数据的导入和导出是数据分析流程中至关重要的两个环节，它们直接影响到数据分析的准确性和效率。在数据导入阶段，首先要确保数据的来源可靠、格式统一，并且能够满足分析需求。...可以是字典（列名为键，转换函数为值）或None。 dtype：指定结果的数据类型。默认为None，表示按推断得出数据类型。 verbose：指定是否显示详细信息。默认为False。...txt文件中的数据时,可以使用pandas模块中的read_table方法。...可以设置为’\r\n’、‘\n’、'\r’等 chunksize：一次性写入的行数，默认为None，表示全部写入 date_format：日期格式，默认为None。...startrow：写入数据时的起始行位置，默认为0。 startcol：写入数据时的起始列位置，默认为0。 merge_cells：是否合并单元格，默认为False。
在每个区间段上，将两个样本的各自占比相除再取对数，然后乘以各自占比之差，最后将各个区间段的计算值相加，得到最终PSI. ? ?...，将调整后的值与建模时的数据做比较） #loan_query_12MA_level realdata1$loan_query_12MA_level <- cut(realdata1$loan_query...duplicated(old_score_card$申请编号),] # 从OverDueDate报表中读取9个月时的逾期状态 Dates中日期需更新至最新一月一号 OverDueDate报表需保存成csv...某客户，其最近120天内查询次数为4次，落入第四组，该组平均得分为14.36，全部5组中，最低分为7.3，所以该客户这个变量对应的差值为7.06. 对应的拒绝原因为“近期征信查询过多”。...；对于催收评分卡或某些特殊需求的金融产品，需每周做一次监测。
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