NA> 3 [f, g, h] dtype: object 这里需要注意split后的类型是object，因为现在Series中的元素已经不是string，而包含了list，且string类型只能含有字符串...： str.replace针对的是object类型或string类型，默认是以正则表达式为操作，目前暂时不支持DataFrame上使用； replace针对的是任意类型的序列或数据框，如果要以正则表达式替换...但现在由于string类型的初步引入，用法上出现了一些问题，这些issue有望在以后的版本中修复。...=True).astype('string') 0 NA> 1 B dtype: string 至于为什么不用replace函数的regex替换（但string类型replace的非正则替换是可以的...，第一列包含了新型冠状病毒的一些新闻标题，请解决以下问题： （a）选出所有关于北京市和上海市新闻标题的所在行。
p=4281 采取大量单独不完美的模型，他们的一次性错误可能不会由其他人做出。如果我们对所有这些模型的结果进行平均，我们有时可以从它们的组合中找到比任何单个部分更好的模型。...让我们构建一个由三个简单决策树组成的非常小的集合来说明： ? 这些树中的每一个都根据不同的变量做出分类决策。因此，让我们想象一下来自南安普敦的一名女乘客乘坐头等舱。...因此，所犯的错误将在所有错误中得到平均。 R的随机森林算法对我们的决策树没有一些限制。到目前为止，最大的一个是房间里的大象，我们必须清理数据集中的缺失值。...随机森林无法做到这一点，因此我们需要找到一种手动替换这些值的方法。 当我们定义成人/儿童年龄桶时，我们在第2部分中隐含使用的方法是假设所有缺失值都是剩余数据的均值或中值。...我们的数据框现已被清除。现在进入第二个限制：R中的随机森林只能消化多达32个等级的因子。我们的FamilyID变量几乎翻了一倍。
本推文介绍了在R中如何处理丢失的数据，并介绍了处理丢失数据的一些基本技巧。 在R中，“NA”表示为一个缺失的值。当将带有空单元格的Excel表导入R控制台时，这些空单元格将被NA替换。...这与STATA用“.”替换“空单元格”不同。R中的数值变量和字符变量使用相同的缺失值符号。R提供一些函数来处理缺失值。要确定向量是否包含缺少的值，可以使用is.na（）函数。...“is.na（）”函数是用于确定元素是否为na类型的最常用方法。它返回与传入参数长度相同的对象，并且所有数据都是逻辑值（FALSE或TRUE）。假设我们有6个病人，但是只记录了4个值，而缺少了2个。...R变量缺失值占了3.3%，两个变量都缺失的占了1.3%。数据完整的观测值占72.5%。 ? 此外，marginplot()函数可以帮助我们可视化缺失值的分布。...图左侧的红色方框图显示了在Ozone含有缺失值的情况下Solar.R的分布。蓝色方框图显示去除Ozone的缺失值后Sloar.R的分布。
数据集（训练）是一些乘客（准确的说是889人）的数据集合，比赛的目标是根据一些特征，如服务等级、性别、年龄等来预测生存率（如果乘客幸存下来就是1，如果没有就是0）。...在拟合广义线性模型时，R可以通过在拟合函数中设置一个参数来处理它们。 然而，我个人更喜欢 "手动"替换缺失值。有不同的方法可以做到这一点，一个典型的方法是用平均数、中位数或现有数值来替换缺失的数值。...这个函数向我们展示变量是如何虚拟出来的，以及如何在模型中解释它们。 ? 例如，你可以看到，在性别这个变量中，女性将被用作参考变量。...Embarked中的缺失值，由于只有两个，我们将剔除这两行（我们也可以替换缺失值，保留数据点）。 data\[!is.na(Embarked),\] 在进行拟合之前，数据的清洗和格式化很重要。...这个预测因素的负系数表明，在所有其他变量相同的情况下，男性乘客生存的可能性较小。
（例如，如果您的输入数据代表人，则可能具有变量“年龄”，“性别”，“身高”和“体重”，网格上的每个节点也将具有这些变量的值） 输入数据中的关联样本。...这意味着将相似的输入样本（其中相似性是根据输入变量（年龄，性别，身高，体重）定义的）一起放置在SOM网格上。例如，所有高度大约为1.6m的55岁女性将被映射到网格同一区域中的节点。...考虑到所有变量，身材矮小的人将被映射到其他地方。在身材上，高个的男性比小个的胖男性更接近高个头的女性，因为他们“相似”得多。 SOM热图 典型的SOM可视化是“热图”。热图显示了变量在SOM中的分布。...R中的SOM 训练 R可以创建SOM和可视化。...通过几行，我们可以找到som_model $ unit.classif中缺少的节点，并将其替换为NA值–此步骤将防止空节点扭曲您的热图。
（例如，如果您的输入数据代表人，则可能具有变量“年龄”，“性别”，“身高”和“体重”，网格上的每个节点也将具有这些变量的值） 输入数据中的关联样本。...这意味着将相似的输入样本（其中相似性是根据输入变量（年龄，性别，身高，体重）定义的）一起放置在SOM网格上。例如，所有高度大约为1.6m的55岁女性将被映射到网格同一区域中的节点。...考虑到所有变量，身材矮小的人将被映射到其他地方。在身材上，高个的男性比小个的胖男性更接近高个头的女性，因为他们“相似”得多。 SOM热图 典型的SOM可视化是“热图”。热图显示了变量在SOM中的分布。...通过可视化整个地图上的权重向量，我们可以看到样本和变量分布中的模型。权重向量的默认可视化是一个“扇形图”，其中为每个节点显示了权重向量中每个变量的大小的各个扇形表示。...通过几行，我们可以找到som_model $ unit.classif中缺少的节点，并将其替换为NA值–此步骤将防止空节点扭曲您的热图。
（例如，如果您的输入数据代表人，则可能具有变量“年龄”，“性别”，“身高”和“体重”，网格上的每个节点也将具有这些变量的值） 输入数据中的关联样本。...这意味着将相似的输入样本（其中相似性是根据输入变量（年龄，性别，身高，体重）定义的）一起放置在SOM网格上。例如，所有高度大约为1.6m的55岁女性将被映射到网格同一区域中的节点。...考虑到所有变量，身材矮小的人将被映射到其他地方。在身材上，高个的男性比小个的胖男性更接近高个头的女性，因为他们“相似”得多。 SOM热图 典型的SOM可视化是“热图”。热图显示了变量在SOM中的分布。...每个节点的权重向量代表/相似于映射到该节点的样本。通过可视化整个地图上的权重向量，我们可以看到样本和变量分布中的模型。...通过几行，我们可以找到som_model $ unit.classif中缺少的节点，并将其替换为NA值–此步骤将防止空节点扭曲您的热图。
因子和表因子（factor）是R语言中许多强大运算的基础，因子的设计思想来着统计学中的名义变量（分类变量），因子可以简单的看做一个附加了更多信息的向量。...因子的类型是因子型，与向量不同因子常用的函数tapply()函数tapply(x,f,g)：x向量，f因子或因子列表，g函数。...(data1$性别,data1$name),mean) 李佳怡 李小华 刘大灰 张蜜桃男 177 NA 167 NA女 NA 175 NA 1732...所有的old替换为new3.regexpr(pattern,text)、gregexpr...（x，y）函数，返回一个和x的长度相同的向量，表示x中与y中元素相同的元素在y中的位置（没有则返回NA）choose（n,k），求组合数，从n个中选出Kunique（x），如果x是一个向量或数据框，则返回一个类似的对象但是去掉所有重复的元素
缺失值取决于其假设值（例如，高收入人群通常不希望在调查中透露他们的收入）；或者，缺失值取决于其他变量值（假设女性通常不想透露她们的年龄，则这里年龄变量缺失值受性别变量的影响）。...在迭代过程中，我们插入缺失数据变量的值，再使用所有数据行来预测因变量。重复这些步骤，直到上一步与这一步的预测值几乎没有什么差别，也即收敛。 该方法“理论上”提供了缺失数据的良好估计。...首先，因为替换值是根据其他变量预测的，他们倾向于“过好”地组合在一起，因此标准差会被缩小。我们还必须假设回归用到的变量之间存在线性关系——而实际上他们之间可能并不存在这样的关系。...在本方法中，我们根据某种距离度量选择出k个“邻居”，他们的均值就被用于插补缺失数据。这个方法要求我们选择k的值（最近邻居的数量），以及距离度量。...KNN既可以预测离散属性（k近邻中最常见的值）也可以预测连续属性（k近邻的均值）。 根据数据类型的不同，距离度量也不尽相同： 1、连续数据：最常用的距离度量有欧氏距离，曼哈顿距离以及余弦距离。
介绍 本中你将学习在R中数据处理简洁的方法，称为tidy data。将数据转换为这种格式需要一些前期工作，但这些工作从长远来看是值得的。...该例子来自《R for data science》[2],案例数据来自tidyr::who，其包含按年份，国家，年龄，性别和诊断方法细分的结核病（TB）病例。...我们知道单元格代表案件数，因此我们将变量数存储在cases中,并用na.rm去除含有缺失值的行。这里使用pivot_longer()将数据变长，具体见后面函数详情。...这里使用了stringr包中的str_replace()，将newrel替换new_rel。...values_drop_na 如果为真，将删除value_to列中只包含NAs的行。
人口统计： • 性别：男性或女性（标量） • 年龄：患者年龄；（连续 - 尽管记录的年龄已被截断为整数，但年龄的概念是连续的） 行为 • 当前吸烟者：患者是否是当前吸烟者（标量） • 每天吸烟数：此人一天内平均吸烟的香烟数量...对此的处理策略是保留glucose变量的缺失值，直接删除其它变量的缺失值。现在处理glucose的缺失值， # 处理glucose列 lee_a na & !...is.na # 查看glce与其它变量的线性相关性确定mice的填充策略 gcog = glm(lcse ~ .) smry(glseg) 填充，排除不重要的变量。...至于为什么不选diaBP，主要是后面的相关性分析中，这两个变量会造成多重共线性。...sysBP: 去掉收缩压为295mg/dl的记录 # 删除各变量离群点 competedata # 分类型变量列联分析 ggplot+geom_boxplot ggplot+geom_boxplot(
is.na(hormo))) ? 输出的基线特征表中会报告两次bmi的统计结果，第一个bmi表示所有患者的bmi结果，第二个bmi是输出hormo变量中无缺失值时研究者的bmi结果。 5....如上图所示，在上面的结果中waist变量被指定为非正态分布的连续变量，数据被描述为中位数+四分位数。...除了上面两种方法外，我们还可以在参数method中将变量设置为NA，表示该变量会自动执行Shapiro-Wilks检验来确定变量是正态分布还是非正态分布。...method中的数字解释：1表示指定连续变量为正态分布；2表示指定连续变量为非正态分布；3表示将连续变量指定为分类变量；NA表示变量自动执行Shapiro-Wilks检验来确定是正态分布还是非正态分布。...在前面的表格中，年龄的有效数字位数为2位，性别为1位，想分别修改为4位、3位。
第2部分：研究问题 研究问题1： 在过去30天内，身心健康状况不佳的天数分布是否因性别而异？ 研究问题2： 受访者接受采访的月份与受访者自我报告的健康感知之间是否存在关联？...将“ NA”值替换为“否”。...which(is.na(stroke $ smoke100)), 'No') 平均替换“ NA”值。...： 所有变量均具有统计学意义。...所有其他变量都相等，被告知血压升高，更可能发生中风。 预测变量的负系数-tellhi2No表示，所有其他变量相等，没有被告知血液中胆固醇水平较高，则发生中风的可能性较小。
我们正在处理的数据集共有330个变量，总共有491,775个观测值（2013年）。缺失值用“NA”表示。 泛化能力： 样本数据应该能够推广到感兴趣的总体。...第二部分：研究问题 研究问题1： 在过去30天内，男女性别在身体和心理健康不好的天数分布上是否存在差异？ 研究问题2： 受访者接受采访的月份与其自我报告的健康感知之间是否存在关联？...'值替换为'No'。...R4 na(stroke$bpig4)), "No")whih(is.na(stroke$soke10)), 'No') 将'NA'值替换为平均值。...,famly=biomil(link = 'logit'),at=trin) summary(mdel) 解释逻辑回归模型的结果：所有变量在统计上都是显著的。
图18-1 处理不完整数据的方法，以及R中相关的包和函数 要完整介绍处理缺失数据的方法，用一本书的篇幅才能做到。...第二，必须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。...推理方法会根据变量间的数学或者逻辑关系来填补或恢复缺失值。 举例： 1、在 sleep 数据集中，变量 Sleep 是 Dream 和 NonD 变量的和。...18.8.2 简单（非随机）插补 简单插补，即用某个值（如均值、中位数或众数）来替换变量中的缺失值。...若使用均值替换，NonD 中的缺失值可用8.67来替换（两个值分别是Dream 和 NonD 的均值）。注意这些替换是非随机的，这意味着不会引入随机误差（与多重插补不同）。
人口统计： • 性别：男性或女性（标量） • 年龄：患者年龄；（连续 - 尽管记录的年龄已被截断为整数，但年龄的概念是连续的） 行为 • 当前吸烟者：患者是否是当前吸烟者（标量） • 每天吸烟数：此人一天内平均吸烟的香烟数量...对此的处理策略是保留glucose变量的缺失值，直接删除其它变量的缺失值。现在处理glucose的缺失值， # 处理glucose列 lee_a na & !...is.na # 查看glce与其它变量的线性相关性确定mice的填充策略 gcog = glm(lcse ~ .) smry(glseg) 填充，排除不重要的变量。...至于为什么不选diaBP，主要是后面的相关性分析中，这两个变量会造成多重共线性。...sysBP: 去掉收缩压为295mg/dl的记录 # 删除各变量离群点 competedata # 分类型变量列联分析 ggplot+geom_boxplot ggplot+geom_boxplot(aes
coxph（）函数使用与lm（），glm（）等相同的语法。使用Surv（）创建的响应变量位于公式的左侧，用〜指定。 让我们使用常见的肺癌数据并对性别进行Cox回归分析。...因此，对于像性别这样的分类变量，从男性到女性，死亡风险降低约40％。...简单起见可以用下列来解释： HR = 1：无效 HR> 1：危险增加 HR <1：减少危害（保护性） 下一步让我们创建一个模型来分析数据集中的所有变量！...这向我们展示了所有变量在一起考虑时如何影响生存。比如其中有一些变量是非常强大的预测因子（性别，ECOG评分）。...请记住，Cox回归是分析连续变量在其分布范围内，其中Kaplan-Meier图上的对数秩检验值可以根据您对连续变量的截断值分组而改变。
但该模型并不完全适合所有行业，如航空行业，直接使用M指标并不能反映客户的真实价值，因为“长途低等舱”可能没有“短途高等舱”价值高。...所以得根据实际行业灵活调整RFM模型的指标，本文就拿航空公司的数据为例，将RFM模型构建成L(入会至当前时间的间隔，反映可能的活跃时长)、R(最近消费时间距当前的间隔，反映当前的活跃状态)、F(乘机次数...下面来看一下这些数据的分布情况： ##确定探索分析变量 col=c(15:18,20:29)#去掉日期型变量 ###输出变量最值，缺失情况 summary(datafile[,col]) ?...属性的规约 原始数据中的属性太多，根据航空公司价值LRFMC模型，选择与LRFMC指标相关的6个属性：FFP_DATE(入会时间)、LOAD_TIME(观测窗口结束时间，可理解为当前时间)、FLIGHT_COUNT...发现缺失值，这里仍然将其剔除： cleanedfile_1na.omit(cleanedfile_1) 目前5个指标值都有了，下面就需要根据每个客户的5个值对其进行分群，传统的方法是计算综合得分
以上便得到一个叫 data 的 csv 桌面文件， 用 R 打开并简单做一下数据预处理，得到如下(涉及隐私的已被预处理)： ?...接着先根据省份、城市进行数据的分组和聚合，选择排名前二十的，利用 ggplot2 包画出如下的城市分布图(代码太长，不放了，就是这么任性，有需要参考的直接向我拿)： ?...看来我大部分的朋友都是在广东的(不是废话吗)，其中广东的朋友大部分集中在广、深、珠，第二名是在奥克兰， 接着是四川、中国澳门等。灰色的 NA 值是指没有设置自己所在地的朋友，一共有 70 多人。...先把原先爬下来的个性签名(Signature)打印出来，发现有很多本来是表情的，变成了 emoji、span、class 等等这些无关紧要的词，需要先替换掉，另外，还有类似/= 之类的符号，也需要写个简单的正则替换掉...，再把所有拼起来，得到 text 字串。
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