有的时候,面对一个有缺失值的数据,我只想赶紧把它插补好,此时的我并不在乎它到底是怎么缺失、插补质量如何等,我只想赶紧搞定缺失值,这样好继续进行接下来的工作。
在实际的数据分析中,缺失数据是常常遇到的。缺失值(missing values)通常是由于没有收集到数据或者没有录入数据。
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本期大猫课堂将继续上期的R Tricks系列。在这一期中,大猫将向大家介绍“Gaps & Islands Problem”。这是在处理时间序列或者基因组数据中常见的一项任务。虽然常见,但要高效解决可不容易哦!
R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快。包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度。因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率。这里我们主要讲的是它对数据框结构的快捷处理。
R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快。包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度。因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率。这里主要介绍在基因组数据分析中可能会用到的函数。
> x2 <- Sys.Date() > class(x2) [1] "Date"
问题 你想知道包里有什么。 方案 在一个新的 R 会话中使用 search() 可以查看默认加载的包。 search() #> [1] ".GlobalEnv" "package:ellipse" #> [3] "package:Cairo" "package:grid" #> [5] "package:dplyr" "package:scales" #> [7] "package:Rmisc" "package:plyr" #>
Suzy Moat and Tobias Preis Data Science Lab, Behavioural Science, Warwick Business School, The University of Warwick http://www.wbs.ac.uk/about/person/suzy-moat/ http://www.wbs.ac.uk/about/person/tobias-p
使用R读取txt文件直接使用read.table()方法进行读取即可,不需要加载额外的包。
每一个单独的对象都可以被称为对应类的一个实例(instance)。操作指定类的函数称为方法(method)。
昨天我在公众号推文中提了一个非常有意思的问题:mean() 和 sum() / length() 哪一个更快?
readxl软件包使从Excel到R的数据获取变得容易。与许多现有软件包(例如gdata,xlsx,xlsReadWrite)相比,readxl没有外部依赖性,因此在所有操作系统上都易于安装和使用。它旨在与表格数据一起使用。
当导入数据时日期值通常以字符串的形式输入到R中,这时需要转化为以数值形式存储的日期变量。用as.Date()把文本转换为Date类型:其语法为as.Date(x,"input_format"),其中x是字符型数据,#input_format则给出了用于读入日期的适当格式
格式: array(data=NA,dim=length(data),dimnames=NULL)
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。plyr包是Hadley Wickham为解决split – apply – combine问题而写的一个包。使用plyr包可以针对不同的数据类型,在一个函数内同时完成split – apply – combine三个步骤。plyr包的主函数是**ply形式的,函数名的第一个字符代表输入数据的类型,第二个字符代表输出数据的类型,其中第一个字符可以是(d、l、a),第二个字母可以是(d、l、a、_ ),不同的字母表示不同的数据格式,d表示数据框格式,l表示列表,a表示数组,_则表示没有输出。
对于时间序列分析,有两种数据格式: ts (时间序列)和 xts (可扩展时间序列)。前者不需要时间戳,可以直接从向量转换。后者非常重视日期和时间,因此只能使用日期和/或时间列来定义。我们涵盖了基本的时间序列模型,即 ARIMA、GARCH 和 VAR。
参考:https://www.math.pku.edu.cn/teachers/lidf/docs/Rbook/html/_Rbook/prog-type-date.html
硬着头皮看完了S3。以我浅薄的认知来说,S3 挺没必要学的,大概了解下,会用就行了QAQ。
日期与时间格式数据处理通常在数据过程中要相对复杂一些,因为其不仅涉及到不同国家表示方式的差异,本身结构也较为复杂,在R语言和Python中,存在着不止一套方法来处理日期与时间,因而做一个清洗的梳理与对比将会很有价值。 本文针对R语言与Python中常用日期与时间函数进行简要对比介绍,力求简单明了,覆盖常用的处理方法。 R 在R语言中,涉及到日期与时间处理的函数主要有以下四套: as.Date()函数: POSIXt/POSIXct函数: chron包: lubridate包: 前两个是R语言的base包
数据根据结构可以分为结构化数据、非结构化数据和半结构化数据,前面介绍的数据处理函数针对于结构化数据,而字符串通常包含非结构化或者半结构化数据,这一部分介绍一下R和Python中的字符串函数。
首先,加载 ggplot2 并生成要在示例中使用的数据框(我使用的是稍微修改过的数据集,因此最终结果会与原始图有所不同)。
R语言有两种不同的OOP机制,分别是从其前身S语言继承而来的S3 Object和S4 Object,其中S4 Object更加的正式、也是现在用于开发的主力军,所以本文就从S4 Object谈起,并在最后讨论一下古老的S3 Object。 那我们就开始吧!首先我们来设计一个时间序列类,在它的内部,需要包含主数据、起始时间与截止时间、取样间隔这些数据。在R中我们可以定义如下: setClass("TimeSeries", representation( dat
日常工作中我们经常接触到一些文本类信息,需要从文本中解析出数据信息,然后再进行数据分析操作。
Gene Set Enrichment Analysis是一种富集算法,由Broad Institute研究所的科学家提出,算法核心示意如下
对于需要批量生成个性化名单的任务,使用Python可以很方便地完成。本文介绍了如何使用Python的openpyxl和docxtpl库,从Excel表格中获取数据,并根据指定的Word模板生成相应的个性化名单文档。通过学习这个示例,您可以了解到Python在处理办公自动化任务中的强大能力。
问题:希望图表中对于比率为90或以上的呈现绿色,70至90的呈现黄色,低于70的呈现红色。可以在图表中设置条件格式吗?如下图1所示。
介绍tidyr包中五个基本函数的简单用法:长转宽,宽转长,合并,分割,NA简单填充。
本文翻译自外文博客,原文链接:https://seananderson.ca/2013/10/19/reshape/
数据的质量直接关乎最后数据分析出来的结果,如果数据有错误,在计算和统计后,结果也会有误。 所以在进行数据分析前,我们必须对数据进行清洗。需要考虑数据是否需要修改、如何修改调整才能适用于之后的计算和分析等。
RFM模型是市场营销和CRM客户管理中经常用到的探索性分析方法,透过模型深入挖掘客户行为背后的价值规律,进而更好地利用数据价值推动业务发展和客户管理。
本文通过文本的挖掘,对人们在冠状病毒锁定期间正在做什么以及他们的感觉进行的探索性和情感分析
本节主要是对最近使用Spark完成的一些工作做一些抽象和整理。Spark是一个大数据框架(不是一门新的计算机编程语言,而是一个系统,一个框架。如果拿Python实现,就是pyspark,拿scala实现,就是spark-scala等),是大数据开发的一项必备技能,因其分布式系统(distributed system)的实现而被广泛应用。运算速度快的特点让其成为了算法与数据工程任务中的必备技能之一,在大厂的面试中也经常出现对Spark的考察。
CNV类似,IGV也可以以热图的形式展示基因表达量的数据,要求表达量文件的格式为gct, 示意如下
R语言中存在一些null-able values,当我们进行数据分析时,理解这些值是非常重要的。
本版块打算分享一些数据分析过程中用到的数据清洗,统计分析,建立简单模型等。
mpg" "cyl" "disp" "hp" "drat" "wt" "qsec" "vs" "am" "gear" "carb 1 Mazda RX4” 21 6 160 110 3.9 2.62 16.46 0 1 4 4\r\n”Mazda RX4 Wag” 21 6 160 110 3.9 2.875 17.02 0 1 4 4\r\n”Datsun 710” 22.8 4
在过去十年中,人们对高频交易和模型的兴趣成倍增长。虽然我对高频噪音中出现信号的有效性有一些怀疑,但我还是决定使用GARCH模型研究一下收益率的统计模型。与每日和较低频率的收益不同,日内高频数据有某些特殊的特点,使得使用标准的建模方法是无效的。在这篇文章中,我将使用花旗集团2008年1月2日至2008年2月29日期间的1分钟收益率。这个数据集删除了异常值。考虑的日内时间范围是09:30至16:00,即证券交易所的正式交易时间。与大多数此类关于日内数据建模的研究一样,当天的第一个收益被删除。每日数据从雅虎财经下载。
在pandas中,缺失数据显示为NaN。缺失值有3种表示方法,np.nan,none,pd.NA。
之前一直在分享pandas的一些骚操作:pandas骚操作,根据大家反映还不错,但是很多技巧都混在了一起,没有细致的分类,这样不利于查找,也不成体系。
导读:在进行数据分析和建模的过程中,大量的时间花在数据准备上:加载、清理、转换和重新排列。本文将讨论用于缺失值处理的工具。
文本的主要两个类型是string和object。如果不特殊指定类型为string,文本类型一般为object。
在很多情况下,有些数据并不是完整的,丢失了部分值,这一节将学习如何处理这些丢失的数据。
首先准备测试数据*(mtcars) 分别为CSV. TXT read.table 默认形式读取CSV(×)与TXT(效果理想) ① > test<-read.table("C:/Us
如果你平常做数据分析用 Excel,想要用 Python 做还不太会?那这篇系统的文章一定能帮到你!建议先收藏后食用
作图丫一直致力于将好用的分析或可视化的R包分享给大家,经常搜寻经典的、好用的、功能全并且配色惊艳的R包。最近在Y叔公众号中发现了一个R包-idiograms。这个R包是在Y叔的指导下完成的,而且小编亲身实测后觉得此R包使用简便好用易调整,因此在这里分享给大家,让更多的人能够作出满意的科研绘图!
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