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R 与 Python 双语解读统计分析基础

本系列文章的主要目的是结合 R 和 Python 两种语言的代码来理解统计分析中的一些概念和方法。主要是理解相关数学概念，不偏倚语言。...具有未知值的向量的平均值也是未知的。但是，你可以使用 na.rm 参数（设为不可用，相当于删除）将缺失值删除。...在上面，变量 sex、menarche 和 tanner 被转换为具有适当级别名称的因子（在原始数据中，这些变量使用数字表示）。将转换后的变量放回数据框中，以替换原始变量。...这些是 0-4、5-9、10-15、16、17、18-19、20-24、25-59 和 60-79 岁年龄组的计数。...上图展示了不等距分箱的直方图，知道 Python 中该怎么绘制吗？在这里，前三行从书中的表生成伪数据。对于每个时间间隔，将生成相应的观测值，并将年龄设置为该时间间隔的中点。

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R语言之缺失值处理

缺失值处理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。例如，年龄的缺失可能是由于某人没有提供他（她）的年龄。...例如： mean(height) # 想要得到所有可参与计算的元素的平均值，应该先将 NA 从向量中移除。...函数 summary( ) 在计算向量的统计量时会自动忽略缺失值，它会给出向量中缺失值的个数。例如： summary(height) # Min. 1st Qu....NA's # 100.0 125.0 150.0 136.7 155.0 160.0 1 2....填充缺失值一般来说，处理缺失值可以采用下面 3 种方法：删除，删除带有缺失值的变量或记录；替换，用均值、中位数、众数或其他值替代缺失值；补全，基于统计模型推测和补充缺失值。

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R语言生存分析数据分析可视化案例|附代码数据

CoxPH模型在我们的例子中，我们将考虑将死亡时间建模为性别，年龄和肿瘤阶段的函数。可以使用coxph()功能来建立Cox比例风险模型survival。...Cox模型的结果表明性别，年龄和阶段的显着影响。特别是，每增加10年，死亡率就会增加50％。与男性和女性相比，全因死亡率的HR为1.42。此外，估计数中第一阶段和第二阶段之间未发现任何差异。...让我们逐步绘制预测的生存曲线，根据拟合的模型确定性别和年龄的值 newd sex age st3 id1 Male 40 I+II 12 Female 40 I+II 23...如果关系是非线性的，则年龄系数不再可以直接解释。我们可以将HR作为年龄的函数以图形方式呈现。我们需要指定一个指示值; 我们选择65岁的中位年龄值。...，作为诊断性别和肿瘤阶段年龄的函数。

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生信代码：机器学习-训练模型

initialWindow选项设置每个训练集样本中连续值的初始数量，horizon选项设置每个测试集样本中的连续值数量。...White:2480 1st Qu.:2004 1st Qu.:33.75 2. Married :2074 2....图1.caret包绘制训练集数据可以看到不同年龄、学历和工作行业与工资的关系的散点图矩阵。使用ggplot2包绘制数据 qplot(age, wage, data = training) ?...图2.ggplot2包绘制训练集年龄与工资的关系散点图 qplot(age, wage, color = jobclass, data = training) ?...图3.ggplot2包绘制不同年龄、工作行业与工资的关系可以看到加入不同工作行业变量后更好的解释了数据的分布情况，图中上端工资较高的部分大多数从事的是与信息业相关的工作。

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R语言泰坦尼克号随机森林模型案例数据分析|附代码数据

> sample(1:10, replace = TRUE) [1] 3 1 9 1 7 10 10 2 2 9 在此模拟中，如果再次运行此命令，则每次都会获得不同的行样本。...R的随机森林算法对我们的决策树没有一些限制。我们必须清理数据集中的缺失值。rpart它有一个很大的优点，它可以在遇到一个NA值时使用替代变量。在我们的数据集中，缺少很多年龄值。...如果我们的任何决策树按年龄分割，那么树将搜索另一个以与年龄相似的方式分割的变量，并使用它们代替。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。...看一下合并后的数据框的年龄变量： > summary(combi$Age) Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max....因此，让我们使用可用的年龄值在数据子集上生成一个树，然后替换缺少的那些样本： > combi$Age[is.na(combi$Age)] <- predict(Agefit, combi[is.na(combi

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Kaggle上的泰坦尼克生还数据分析

如果按照比例来看各舱位生还的比例依次为：62.96%,47.28,24.24%。除了舱位等级好的在越上面，跑得快，下面的先被淹外，估计这个也和当时发生事故的时间在睡觉有关系。...30.00 这里分别用15和18来作为小孩的判断标准，50，55分别作为老人判断标准。...= 0.8, list = FALSE)training = train.raw[inTrain, ]test = train.raw[-inTrain, ] 第一个模型互联网时代来临之前，人们的收入通常和年龄相关.../test.csv",colClasses=test.col.types,na.strings=c("NA","")) 数据整理与清洗首先考虑前面提到的Names中的title.西方人的命名都有一定规则...此外前面的代码中的插值函数显然可以重构成一个通用函数就不用每个特征写一个函数了，不过今天先到这里下一步的优化我们就下次再写了。

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美女 “十八” 变，服装看到见

基于2万多条女性用户的服装购买记录，一起探索女性年龄与服装选择的别样色彩。一生中我们选择的服装类型，大部分都在下图中可以找到。结尾的结论也是很亮眼；对女性来说，岁月无情，愿美丽仍在。...数据曲线基本上符合正态分布，年龄区间在[25-99]。75岁以上的数据量很少，有离群状态，这里直接过滤掉不做分析。根据经典的人生7年的周期来对年龄进行分组。...age") ggplot(tagd, aes(age, cnt ,colour=age,scales="free"))+geom_line() summary(tagd$age) Min. 1st...))] #用0来替代NA值 shortd[is.na(shortd)] <- 0 对应分析开始闪亮登场喽： rownames(shortd) <- c('18-25', '25-32', '32-39...2，只有年轻的女孩，才有可能选择：贴身衬裙（ntimates,Chemises），彰显年轻的气息； 3，18-25岁，25-32岁都喜欢选择：Legwear, Shorts, Layering; 4

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再见了！Pandas！！

选择多列 df[['Column1', 'Column2']] 使用方式：通过列名列表选择DataFrame中的多列。示例：选择“Name”和“Age”列。...条件选择（Filtering） df[df['ColumnName'] > value] 使用方式：使用条件过滤选择满足特定条件的行。示例：选择年龄大于25的行。...示例：选择年龄大于25且状态为“Active”的行。 df[(df['Age'] > 25) & (df['Status'] == 'Active')] 12....使用replace进行值替换 df.replace({'OldValue': 'NewValue'}) 使用方式：使用replace替换DataFrame中的值。...示例：计算每个组的平均值、最小值和最大值。 df.groupby('Status').agg({'Salary': ['mean', 'min', 'max']}) 50.

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50个超强的Pandas操作！！

选择多列 df[['Column1', 'Column2']] 使用方式：通过列名选择DataFrame中的一列。示例：选择“Name”和“Age”列。...条件选择（Filtering） df[df['ColumnName'] > value] 使用方式：使用条件过滤选择满足特定条件的行。示例：选择年龄大于25的行。...示例：选择年龄大于25且状态为“Active”的行。 df[(df['Age'] > 25) & (df['Status'] == 'Active')] 12....使用replace进行值替换 df.replace({'OldValue': 'NewValue'}) 使用方式：使用replace替换DataFrame中的值。...示例：计算每个组的平均值、最小值和最大值。 df.groupby('Status').agg({'Salary': ['mean', 'min', 'max']}) 50.

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数据整合与数据清洗

# 按用户年龄降序排序,last表示缺失值数据排在最后面(first) print(df.sort_values('age', ascending=False, na_position='last'))...# 多个排序变量,这里以性别和年龄(有先后顺序) print(df.sort_values(['gender', 'age'], ascending=False, na_position='last...# 对性别分组,汇总点赞数,获取点赞数最大值 print(df.groupby('gender')[['praise']].max()) # 对性别和年龄分组,获取点赞数的平均值 print(df.groupby...(['gender', 'age'])[['praise']].mean()) # 对性别分组,获取点赞数和年龄的平均值 print(df.groupby(['gender'])[['praise',...这里以性别列为例，将0，1，2替换为未知、男性、女性。

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【实例】R语言如何做银行财务数据分析？

搜集银行业上市公司的财务数据分析股票价格的财务影响因素，观测流动比率、净资产负债比率、资产固定资产比率、每股收益、净利润、增长率、股价和公布时间等数据。...我国银行业上市公司的平均值为10.3439，最大值与最小值之间的全距为13.19元，标准差为3.97元，可见我国银行业上市公司的股价在样本期间波动幅度较大。...然后，我们对剩余的流动比率、净资产负债比率、资产固定资产比率、每股收益、净利润和增长率这些公司财务变量进行KMO检验，检验选取的财务变量是否适合进行因子分析。...准则的检验，我们能得到所选取的财务变量中，流动比率、净利润和增长率对股价有显著的影响。...总结：银行业股票价格总体波动性相对较小，盈利水平较高银行业财务信息中主要的变量是流动性比率、净利润和增长率影响银行业股价的最主要因素是银行资产的流动性水平

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103-R茶话会18-随机数和取子集是天生不和吗？

my_data2$Ozone %in% NA) [1] 5 10 22 25 26 27 32 33 34 36 37 39 [13] 42 43 46 52 53...in% NA) [1] 5 10 22 25 26 27 32 33 34 36 37 39 [13] 42 43 45 46 52 53 54 55 57...NA NA NA 仿佛前两个内容被锁定住了似的，即使我们把NA 替换为5： > my_data4[sample(10,5),]$Wind [1] 20.1 11.5 5.0 5.0...[tmp,]$Wind [1] 20.1 11.5 8.6 7.4 8.0 而上述奇怪的结果，怀疑和取子集有关： > my_data4[c(4,4,4),] Ozone Solar.R...), ]$Wind [1] NA NA NA NA NA > set.seed(1) > sample(10,5) [1] 9 4 7 1 2 > sample(10,5) [1] 7 2 3 8 1

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绘图技巧 | 第七次全国人口普查数据还能这么玩！？技巧都在这了

今天小编就根据第七次全国人口普查数据进行一些可视化图表的绘制，涉及的知识点较为简单，主要就是一些细节上的定制化操作(推文中使用的数据免费获取方式见文末)，主要内容包括：全国人口数据可视化绘制全国年龄段人数占比可视化...全国人口排名前14的可视化展现结果小编提醒：这里使用了forcats包中的fct_reorder() 函数对数据进行了排序。使用tidyverse就可以避免重复导入了。...对于ggplot2中关于刻度标签形式的统一设置，可参考以下小编列举的代码块： scale_x_continuous(labels=scales::unit_format(suffix="k",...由于第七次全国人口普查数据中，占比类型的数据较多，小编这里就使用年龄段人数占比进行可视化图表绘制，可视化代码如下： data <- data.frame( class=c("0-14岁", "15...全国人口年龄占比小编提醒：由于这是使用了对最大值进行标记显示，所以上述代码中使用简单的数据处理步骤对其进行数据筛选，代码如下： data %>% filter(prop==max(prop)) data

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R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病

克利夫兰、匈牙利、瑞士和长滩。"目标 "字段是指病人是否有心脏病。它的数值为整数，0=无病，1=有病。目标: 主要目的是预测给定的人是否有心脏病，借助于几个因素，如年龄、胆固醇水平、胸痛类型等。...年龄:- 个人的年龄，以年为单位 sex:- 性别（1=男性；0=女性） cp - 胸痛类型（1=典型心绞痛；2=非典型心绞痛；3=非心绞痛；4=无症状）。...1=正常；2=固定缺陷；3=可逆转缺陷目标--预测属性--心脏疾病的诊断（血管造影疾病状态）（值0=50%直径狭窄) 在Rstudio中加载数据 heart<-read.csv...当我们想查看和检查数据的前六个观察点时，我们使用head函数。 tail(heart) ? 显示的是我们数据中最后面的六个观察点 colSums(is.na(heart)) ?...执行机器学习算法 Logistic回归首先，我们将数据集分为训练数据（75%）和测试数据（25%）。 set.seed(100) #100用于控制抽样的permutation为100.

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数据分享|R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病|附代码数据

年龄:- 个人的年龄，以年为单位 sex:- 性别（1=男性；0=女性） cp - 胸痛类型（1=典型心绞痛；2=非典型心绞痛；3=非心绞痛；4=无症状）。...trestbps--静息血压 chol - 血清胆固醇，单位：mg/dl fbs - 空腹血糖水平>120 mg/dl（1=真；0=假) restecg - 静息心电图结果（0=正常；1=有ST-T；2...=肥大) thalach - 达到的最大心率 exang - 运动诱发的心绞痛（1=是；0=否) oldpeak - 相对于静止状态，运动诱发的ST压低 slope - 运动时ST段峰值的斜率（1=上斜...1=正常；2=固定缺陷；3=可逆转缺陷目标--预测属性--心脏疾病的诊断（血管造影疾病状态）（值0=50%直径狭窄) 在Rstudio中加载数据 heart<-read.csv...---- 执行机器学习算法 Logistic回归首先，我们将数据集分为训练数据（75%）和测试数据（25%）。

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R语言之 dplyr 包

birthwt.group； birthwt.group <- group_by(birthwt1, race) # 第三步对于分组对象 birthwt.group 计算各组中变量 bwt 的平均值...(ped == 0 | ped == 9, NA, ped), # 将变量ped中的0和9变成NA income = ifelse(income == 9, NA, income), # 将变量...9, NA, reason), # 将变量reason中的9变成NA bps = ifelse(bps == 0 | bps == 999, NA, bps), # 将变量bps中的0和999变成...NA bpd = ifelse(bpd == 0 | bpd == 999, NA, bpd), # 将变量bpd中的0和999变成NA wt = ifelse(wt == 0 | wt > 99..., 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

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（数据科学学习手札19）R中基本统计分析技巧总结

describe()函数： Hmisc包中的describe()函数可返回变量和观测的数量、缺失值和唯一值的数目、平均值、分位数，以及五个最大的值和五个最小的值： > library(Hmisc) >...0.76223767 NA coef.var 0.14171126 0.14256420 0.4697441 0.63555114 NA psych包中的...describe()计算描述性统计量：在psych包中，可以通过describe()来计算非缺失值的数量、平均数、标准差、中位数、截尾均值、绝对中位数、最小值、最大值、值域、偏度、峰度和平均值的标准误差...Fisher精确检验的原假设为：边界固定的列联表中行和列相互独立，p值小于α时拒绝原假设： > with(fisher.test(table(Improved,Sex)),data=Arthritis)...利用vcd包中的assocstats()函数可以用来计算二维列联表的phi系数、列联系数和Cramer‘s V系数： > with(assocstats(table(Improved,Treatment

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R语言泰坦尼克号随机森林模型案例数据分析

> sample(1:10, replace = TRUE) [1] 3 1 9 1 7 10 10 2 2 9 在此模拟中，我们仍然有10行可以使用，但行1,2,9和10每次重复两次，而行4,5,6...rpart它有一个很大的优点，它可以在遇到一个NA值时使用代理变量。在我们的数据集中，缺少很多年龄值。如果我们的任何决策树按年龄分割，那么树将搜索另一个以与年龄相似的方式分割的变量，并使用它们代替。...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。...让我们从上一课的中断处开始，看一下合并后的数据框的年龄变量，看看我们遇到了什么： > summary(combi$Age) Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu....因此，让我们使用可用的年龄值在数据子集上生成一个树，然后替换缺少的那些： > combi$Age[is.na(combi$Age)] <- predict(Agefit, combi[is.na(combi

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如图

这里，根据一个我之前上传到B站的视频，把里面的数据和代码进行演示如何计算相关的参数。另外，视频中也有一些错误或者不足的地方，我做了说明，后面我用红色字体标识了一下。...另外，我本次推送时，也把我之前录制的几期视频也传到了公众号上，主要有：下载安装最新版的R和RStudio 安装git和plink软件 RStudio使用的10个技巧如何安装GWAS软件包：GAPIT...$ Harvest: Factor w/ 26 levels "10/10/10","10/2/10",..: 25 19 NA 11 10 24 NA 25 9 NA ......$ Harvest: Factor w/ 26 levels "10/10/10","10/2/10",..: 25 19 NA 11 10 24 NA 25 9 NA ......不足这篇无疑是开山之作, 但是也有一些不足: 一般来说, 多年多点分析中, 我们将地点, 年份, 地点:年份, 地点:年份:重复作为固定因子, 品种, 品种与地点, 品种与年份, 品种与地点与年份作为随机因子

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数据分享|R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病|附代码数据

年龄:- 个人的年龄，以年为单位 sex:- 性别（1=男性；0=女性） cp - 胸痛类型（1=典型心绞痛；2=非典型心绞痛；3=非心绞痛；4=无症状）。...trestbps--静息血压 chol - 血清胆固醇，单位：mg/dl fbs - 空腹血糖水平>120 mg/dl（1=真；0=假) restecg - 静息心电图结果（0=正常；1=有ST-T；2...=肥大) thalach - 达到的最大心率 exang - 运动诱发的心绞痛（1=是；0=否) oldpeak - 相对于静止状态，运动诱发的ST压低 slope - 运动时ST段峰值的斜率（1=上斜...1=正常；2=固定缺陷；3=可逆转缺陷目标--预测属性--心脏疾病的诊断（血管造影疾病状态）（值0=50%直径狭窄) 在Rstudio中加载数据 heart<-read.csv...01 02 03 04 执行机器学习算法 Logistic回归首先，我们将数据集分为训练数据（75%）和测试数据（25%）。

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