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动态数组公式：动态获取某列中首次出现#NA值之前一行的数据

标签：动态数组 如下图1所示，在数据中有些为值错误#N/A数据，如果想要获取第一个出现#N/A数据的行上方行的数据（图中红色数据，即图2所示的数据），如何使用公式解决？...图1 图2 如示例图2所示，可以在单元格G2中输入公式： =LET(data,A2:E18,i,MIN(IFERROR(BYCOL(data,LAMBDA(x,MATCH(TRUE,ISNA(x),0...如果想要只获取第5列#N/A值上方的数据，则将公式稍作修改为： =INDEX(LET(data,A2:E18,i,MIN(IFERROR(BYCOL(data,LAMBDA(x,MATCH(TRUE,ISNA...TAKE(data,i),i-1)),,5) 也可以使用公式： =LET(d,FILTER(E2:E18,NOT(ISNA(E2:E18))),DROP(d,ROWS(d)-1)) 如果数据区域中#N/A值的位置发生改变...，那么上述公式会自动更新为最新获取的值。

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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。...左侧第一列，’42’代表有42条数据无缺失值，第一个’9’代表9条数据Dream和NonD同时缺失。最后一行返回的就是每一个变量（列）对应的缺失数目，38为一共有多少缺失值。下图同样的意思。 ?...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 <- x[complete.cases(sleep),] #两种一样的效果...2）删除所有含有NA的列 na_flag <- apply(is.na(sleep), 2, sum) sleep[,which(na_flag == 0)] 3）删除所有含有NA的行 na_flag

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R语言从入门到精通：Day5

大家可以根据自己的习惯来选择其中一种方法实现（跟大家讲个悄悄话：我喜欢第一种方法，直接明了）。...2.变量的重编码和重命名 变量的重命名很好理解，变量的重编码的含义是根据一个或者一组变量的现有值创建新值的过程，比如，项目中要求将错误的数据改为准确值、将学生的百分制成绩改为等级制成绩等等。...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。...或者，等我们后续课程专门讲解缺失值插补的操作。如果你的数据中只是存在很小一部分缺失值，直接删除这些麻烦的缺失值是一个理想的选择。R语言中提供了函数na.omit()来删除带有缺失值的行（如图7）。...图7:函数na.omit()的使用。 在R语言中的很多数值函数都有一个na.rm=TRUE的可选参数，比如函数sum()。这个参数可以在计算之前就移除缺失值并使用剩余值计算（如图8）。 ?

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R语言中的循环函数（Grouping Function）

其格式是： Apply(数据,维度Index,运算函数,函数的参数) 对于Matrix来说，其维度值为2，第二个参数维度Index中，1表示按行运算，2表示按列运算。...4 6 如果我们要计算每一行的sum值，那么我们可以写为： apply(m,1,sum) [1] 9 12 如果要计算每一列的mean值，那么改为： apply(m,2,mean) [1] 1.5...3.5 5.5 假如某个值为NA，那么要忽略NA值，进行每一行的SUM怎么办呢？...函数有一个参数na.rm，我们可以将这个参数带人到apply函数中，作为第4个参数： apply(m,1,sum,na.rm=TRUE) [1] 9 8 需要注意的是如果是Data Frame，那么系统会将其转为...Matrix，如果所有Column不是数字类型或者类型不一致，导致转换失败，那么apply是运算不出任何一列的结果的。

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玩转数据处理120题｜R语言版本

R解法 # 默认是6行，可指定行数 head(df,5) 23 数据计算 题目：将salary列数据转换为最大值与最小值的平均值 难度：⭐⭐⭐⭐ 期望输出 ?...R解法 colSums(is.na(df)) 54 缺失值处理 题目：提取日期列含有空值的行 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$`换手率(%)`)),] 63 异常值处理 题目：打印所有换手率为...,'col2','col3') 89 数据提取 题目：提取第一列中不在第二列出现的数字 难度：⭐⭐⭐ R语言解法 df[!...df % arrange(col3) 99 数据修改 题目：将第一列大于50的数字修改为'高' 难度：⭐⭐ R语言解法 df[df$col1 > 50,1] <- '高' 100

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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...=FALSE) #选项numbers = FALSE（默认）删去数值型标签 删除缺失值 airquality[complete.cases(airquality),] #方法一：删除缺失值行 na.omit...数据集中第4列NA的行标识 datatr<-newnhanes2[-sub,] #方法一：将第4列不为NA的数存入数据集datatr中 datatr<-newnhanes2[complete.cases...(newnhanes2[,4]),] #方法二：将第4列不为NA的数存入数据集datatr中 datate<-newnhanes2[sub,] #方法一：将第4列为NA的数存入数据集datate中...datate<-newnhanes2[is.na(newnhanes2[,4]),] #方法二：将第4列为NA的数存入数据集datate中 fit<-lm(chl~age,data = datatr)

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玩转数据处理120题｜Pandas&R

Python解法 df.head() R解法 # 默认是6行，可指定行数 head(df,5) 23 数据计算 题目：将salary列数据转换为最大值与最小值的平均值 难度：⭐⭐⭐⭐ 期望输出 ?...')) 35 数据处理 题目：将df的第一列与第二列合并为新的一列 难度：⭐⭐ Python解法 df['test'] = df['education'] + df['createTime'] R解法...Python解法 df.isnull().sum() R解法 colSums(is.na(df)) 54 缺失值处理 题目：提取日期列含有空值的行 难度：⭐⭐ 期望结果 ?...解法 df.sort_values("col3",inplace=True) R语言解法 df % arrange(col3) 99 数据修改 题目：将第一列大于50的数字修改为'高...难度：⭐⭐ 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

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R语言函数的含义与用法，实现过程解读

pmax和pmin将返回一个与最长的向量长度相等的向量，向量中的元素由参数中所有向量在相应位置的最大值(最小值)组成； 如果要使用复数，需要直接给出一个复数部分。...x==NA是一个与x具有相同长度而其所有元素都是NA的向量。 NaN(Not a Number): 由数值运算产生，如0/0, Inf-Inf.     ...比如 > array(1:20, dim=c(4,5)) > matrix(1:24, 3,4) 数据向量中的值被赋给数组中的值时，将遵循与FORTRAN相同的原则"主列顺序"，即第一个下标变化的最快，...此时文件要符合特定的格式： 1 第一行应当提供数据帧中每个变量的名称； 2 每一行(除变量名称行)应包含一个行标号和各变量的值。...2 显示多元数据 如果X是一个数值矩阵或数据帧，下面的命令 > pairs(X) 生成一个配对的散点图矩阵，矩阵由X中的每列的列变量对其他各列列变量的散点图组成，得到的矩阵中每个散点图行、列长度都是固定的

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R语言函数的含义与用法，实现过程解读

pmax和pmin将返回一个与最长的向量长度相等的向量，向量中的元素由参数中所有向量在相应位置的最大值(最小值)组成； 如果要使用复数，需要直接给出一个复数部分。...x==NA是一个与x具有相同长度而其所有元素都是NA的向量。 NaN(Not a Number): 由数值运算产生，如0/0, Inf-Inf.     ...比如 > array(1:20, dim=c(4,5)) > matrix(1:24, 3,4) 数据向量中的值被赋给数组中的值时，将遵循与FORTRAN相同的原则"主列顺序"，即第一个下标变化的最快，...此时文件要符合特定的格式： 1 第一行应当提供数据帧中每个变量的名称； 2 每一行(除变量名称行)应包含一个行标号和各变量的值。...2 显示多元数据 如果X是一个数值矩阵或数据帧，下面的命令 > pairs(X) 生成一个配对的散点图矩阵，矩阵由X中的每列的列变量对其他各列列变量的散点图组成，得到的矩阵中每个散点图行、列长度都是固定的

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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#把向量x中的第1个数改为3 四.矩阵（矩阵的四则运算需要行列一致） 4.1创建矩阵 m <- matrix(1:20,4,5) # 4行5列，按列填充，遵循循环补齐原则 m <- matrix(1...] 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 <- c("B1", "B2",...(未知值) NaN(不存在的值，如0/0) Inf(无穷大或无穷小，不可能的值，如1/0) a <- c(NA,1:49) is.na(a)#测试向量a里面含元素NA吗 sum(a,na.rm =...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常用基本 函数汇总整理

颜色处理 colors() 列出R的built-in colors rgb() 通过分别给出red,green,blue的值来产生调和色 col2rgb() 将三种格式的R颜色（...() 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...，返回由所有组所组成的列表 unlist() 拆分列表结构为向量，保留其中所有的atomic components order() 将向量中的元素按升序或降序排列，返回每个元素对应的index...pretty() 计算一数值序列的等分位点 deparse() 以字符形式按原样输出表达式，对画图时的标注有用 substitute() 将表达式中的变量名替换为变量的值，其余部分不变...frame中不包含NA值的行的行号

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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。...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...4 回归填补法 假定有身高和体重两个变量，要填补体重的缺失值，我们可以把体重作为因变量，建立体重对身高的回归方程，然后根据身高的非缺失值，预测体重的缺失值。

2.8K20

R语言vs Python：数据分析哪家强？

两种语言都打印出数据的第一行，语法也非常类似。Python在这里更面向对象一些，head是dataframe对象的一个方法，而R具有一个单独的head函数。...在两种方法中，我们均在dataframe的列上应用了一个函数。在python中，如果我们在非数值列（例如球员姓名）上应用函数，会返回一个错误。要避免这种情况，我们只有在取平均值之前选择数值列。...如果我们直接使用R中的mean函数，就会得到NA，除非我们指定na.rm=TRUE，在计算均值时忽略缺失值。 绘制成对散点图 ---- 一个探索数据的常用方法是查看列与列之间有多相关。...，我们移除了所有非数值列，以及包含缺失值的列。...在R中，我们在每一列上应用一个函数，如果该列包含任何缺失值或不是数值，则删除它。接下来我们使用cluster包实施k-means聚类，在数据中发现5个簇。

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数据科学 IPython 笔记本 7.7 处理缺失数据

例如，R 语言使用每种数据类型中的保留位组合，作为表示缺失数据的标记值，而 SciDB 系统使用表示 NA 状态的额外字节，附加到每个单元。...虽然与 R 等领域特定语言中，更为统一的 NA 值方法相比，这种黑魔法可能会有些笨拙，但 Pandas 标记值方法在实践中运作良好，根据我的经验，很少会产生问题。...默认情况下，dropna()将删除包含空值的所有行： df.dropna() 0 1 2 1 2.0 3.0 5 或者，你可以沿不同的轴删除 NA 值; axis = 1删除包含空值的所有列： df.dropna...(axis='columns') 2 0 2 1 5 2 6 但这也会丢掉一些好的数据; 你可能更愿意删除全部为 NA 值或大多数为 NA 值的行或列。...参数允许你为要保留的行/列指定最小数量的非空值： df.dropna(axis='rows', thresh=3) 0 1 2 3 1 2.0 3.0 5 NaN 这里删除了第一行和最后一行，因为它们只包含两个非空值

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day5-白雪

（由数字、字母、下划线组成的一串字符），根据元素可以区分两个词 标量 #一个元素组成 向量 #多个元素组成（有序排列的元素） 图片 引用于微信公众号生信星球 使用时，一般直接给变量定义 #可以定义为数值或者其他...> a <- c(1,2,3) #将a定义为由元素1,2,3组成的向量 > a #显示a [1] 1 2 3 > b <- 1:10 #给b赋值为1-10之间所有的整数 > b [1] 1 2...3 > x[-(2:4)] #除了第2-4个元素，中括号内有小括号 [1] 1 5 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7 8 > x[c(1,5)] ##第1个和第5个元素 [1] 1 5 根据值...(file, header, sep, dec) #file:包含要导入到 R 中的数据的文件的路径。...header:逻辑值。如果为 TRUE，则 read.csv() 假定您的文件具有标题行，因此第 1 行是每列的名称。如果不是这种情况，您可以添加参数 header = FALSE。

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盘一盘Tidyverse| 只要你要只要我有-filter 筛选行

) #[1] 83 11 本示例数据集很小，实际中数据量很大，可以根据使用filter()函数筛选出后续需要的“行”子集。...筛选非空行 is.na内置完成 NA的筛选 #去除conservation是NA的所有行 msleep %>% select(name, conservation:sleep_cycle) %>%...首先指定哪些列，然后确定筛选器的条件，多数情况下，需要.操作符引向待筛选的值。...1 filter_all()筛选所有行 #筛选name:order, sleep_total, -vore中，任何一列包含“Ca”的所有行 msleep %>% select(name:order, sleep_total...优点：自定义待筛选的列，无需指定待筛选的列的类型 #筛选sleep_total, sleep_rem两个变量，所有值均大于5的行 msleep %>% select(name, sleep_total

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