R:如果填充了一列，接下来还填充了哪些最常见的列？_R:在填充了各种长度的NA值的数据帧中，将每行的第2列添加到非NA的行的最后一列 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

spark | 手把手教你用spark进行数据预处理

可以看出来，直接count是7条，如果加上distinct的话是6条，也就是说出现了数据的完全重复。...我们可以看到是3对应的缺失值最多，所以我们可以单独看下这条数据： ? 我们可能还会想看下各列缺失值的情况，究竟有多少比例缺失了。由于我们需要对每一列进行聚合，所以这里又用到了agg这个方法： ?...因为当agg这个函数传入一个list之后，可以对多列进行操作。而在这里，我们要对每一列进行统计。由于列数很多，我们手动列举显然是不现实的。所以我们用循环实现，*操作符的意思就是将循环展开。...缺失值填充是一种非常常见的数据处理方式，填充的方式有好几种。比如可以填充均值，也可以填充中位数或者是众数，还可以另外训练一个模型来根据其他特征来预测。...这里性别是要排除的，因为性别是类别特征，不存在均值。所以如果要填充性别的话，就只能填充众数或者是用模型来预测了，不能直接用均值。 ? 均值的计算本身并不复杂，和刚才的一系列操作差不多。

7591 0

Android ListView功能扩展，实现高性能的瀑布流布局

OK，工作原理确认了之后，接下来的工作就是动手实现了。...接下来让我们回忆一下，ListView最基本的填充方式分为向下填充和向上填充两种，分别对应的方法是fillDown()和fillUp()方法，而这两个方法的触发点都是在fillGap()方法当中的，fillGap...而判断的逻辑也很简单，其实就是遍历瀑布流ListView的每一列，取每一列的最下面一个元素，然后再从中找出最靠上的那个元素所在的列，这就是新增子View应该添加到的位置。...因为向上滑动时，新进入屏幕的子View其实都是之前被移出屏幕后回收的，它们不需要关心每一列最高子View或最低子View的位置，而是只需要遵循一个原则，就是当它们第一次被添加到屏幕时所属于哪一列，那么向上滑动时它们仍然还属于哪一列...接下来在第48行判断needToMeasure，如果是普通情况下的填充或者ListView滚动，needToMeasure都是为true的，但如果是点击ListView触发onItemClick事件这种场景

2K6 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

仪表盘图表

很抱歉最近几天骨折忙考试，连着四天都没有自己写教程了，不过为了不辜负大家对小魔方的期待，我也是精挑细选从哪些活跃的PPT达人那里转载了几篇关于PPT图文排版的帖子。...一共用到了四列数据，还是有点复杂的，其中第一列的刻度标签是用来显示仪表盘内侧刻度值标签的，内圈数据是用来定位内圈刻度标签值位置的模拟饼图，预警色带是用来模拟红绿相间的预警范围的，外圈刻度是用来模拟外圈分段刻度范围的...首先利用后三列数据插入圆环图。 ? 打开设置格式菜单，将扇区大小缩放为75%，第一扇区从225度开始。 ? 接下来将外圈扇区填充浅灰色，轮廓线填充白色； ?...同时选中内圈扇区，为其添加数据标签（第一列数据值）【可以通过excel的添加单元格标签功能，也可以通过之前曾经介绍过的XYchart labels】。同时将其填充色和轮廓色都设置为透明。...将中间那一层的扇区（270度那一块儿）使用渐变填充（红绿渐变）。其他几块儿填充透明无色。 ? 到这里位置，所有的辅助工作全部完成。接下来，才是我们要展示的指标数据。

2.8K5 0

数据人必会的Excel|掌握32个Excel小技巧，成为效率达人(一)

技巧一：快速选择至最边缘行或列作为数据分析师，有时候我们拿到的数据可能有成百上千行或者成百上千列，如果我们想要选中这成百上千数据中的一部分进行处理，常规的方法是拖动鼠标进行框选，但对于数据量大的情况这种方法不一定好...技巧三：快速填充快速填充包括三个快捷键分别是Ctrl+Shift+D实现向下批量填充，Ctrl+Shift+R实现向右批量填充，Ctrl+Enter实现对选中的单元格进行批量填充。 ?...方法：对于Ctrl+Shift+D和Ctrl+Shift+R来说，我们先在第一个单元格写上需要填充的内容，其次选中需要填充的区域，最后按下Ctrl+Shift+D或Ctrl+Shift+R快捷键向下或向右填充...技巧十四:快速拆分数值以及单位如果我们拿到一份数据，数据里面包含了值和单位，我们想要把这一列数据拆分为两列，值作为一列，单位作为另外一列，这时候小编可以教你一个小技巧，让你快速实现值和单位的拆分。...首先，我们先在薪资这一列写上对应的数字，然后选中所有想要填充的列，选择[数据]菜单，点击[快速分列]选项卡，就能够完成值的拆分。拆分单位也可以用同样的方法实现。 ?

1.7K2 0

圆填充( CIRCLE PACKING)算法圆堆图圆形空间填充算法可视化

首先，我们创建一组随机圆，位于边界正方形的中心部分，较小的圆比较大的圆更常见。我们将圆的大小表示为面积。...themebw() thest(t) ggplot(daa = d.g) 基于图的圆填充圆填充的另一种方法是从指定圆的大小和相切（即哪些圆接触哪些其他圆）开始，然后搜索满足此要求的排列。...在下图中，左侧的图形表示所需的圆相切模式。圆 5、7、8 和 9 是 _内部的_，而其余圆圈是 _外部的_。右边的圆填充显示了符合输入图的圆圈排列。...# 选择几个任意的圆圈 dai$ea\[las\] <- 2 * axa # 重新生成初始圆的顶点数据，添加一列 # 表示一个圆是固定的还是自由的 dnta <- cres(dain, ste =...本文摘选《R语言圆填充( CIRCLE PACKING)算法圆堆图圆形空间填充算法可视化》

3.4K3 0

VLOOKUP 之一

所以相关联的函数还有HLOOKUP，H for horizontal，水平的意思。还有lookup，直接就是查找。知道了查找函数，知道了这个函数的基本定义，接下来就是告诉你怎么用的时候了。...‘工号表’是有要求的，要工号在第一列。...2表示在第2列，如果工号在B列，姓名在D列，那么这里的2应该写成3。如果工号在A列，姓名在E列，那就应该写成5。 0是精确查找。如非高级用户，别想了都写0就是了。...（A2:A2,A2)，下拉填充 * 用&连接假设在C列写第二个辅助，那么在C2写入=A2&B2....这样你就建立了唯一的一列了。通过序号加李阳来查找他们对应的记录，仍然使用最基础的VLOOKUP.

5501 0

数据清洗&预处理入门完整指南

最后的「.values」表示希望提取所有的值。接下来，我们希望创建保存因变量的向量，取数据的最后一列。...多尝试一些不同的填充策略。也许在某些项目中，你会发现，使用缺失值所在列的中位数或众数来填充缺失值会更加合理。填充策略之类的决策看似细微，但其实意义重大。...然后，将每一列分别以 0/1 填充（认为 1=Yes，0 = No）。这表明，如果原始列的值为猫，那么就会在麋鹿一列得到 0，狗一列得到 0，猫一列得到 1。看上去非常复杂。...看看我们的数据。我们有一列动物年龄，范围是 4~17，还有一列动物价值，范围是$48,000-$83,000。价值一栏的数值不仅远大于年龄一栏，而且它还包含更加广阔的数据范围。...这是一个具有明确相关值的分类问题。但如果其取值范围非常大，那么答案是你需要做缩放。恭喜你，你已经完成了数据预处理的工作！通过少量的几行代码，你已经领略了数据清洗和预处理的基础。

1.3K3 0

Spark数据工程｜专题（1）——引入，安装，数据填充，异常处理等

从设计的角度来说，因为填充的方法自然不可能只能对一列填充，所以这里表示可以填充多列，也就因此需要传入Array格式。因此在这种情况下，我们可以先计算出这一行的平均值meanResult，再填入。...Request 4: 对某一列中空值的部分填成这一列已有数据的众数。按照“频率趋近于概率”的统计学思想，对缺失值填充为众数，也是一个非常常见的操作，因为众数是一类数据中，出现的频率最高的数据。...Request 5: 对某一列中空值的部分填成这一列已有数据的最大值/最小值。说它好处理的原因是，在SQL中有和mean类似的max和min算子，所以代码也非常类似，这里就不解释了。...Request 6: 对多列进行空值填充，填充结果为各列已有值的平均值。...col(x)的意思就是“一个列名为x的列“。它的主要用法体现在一些比较复杂的SQL中的join操作上，但这里简单理解为“一列数据“就可以了。 5.

6.5K4 0

pandas读取表格后的常用数据处理操作

这篇文章其实来源于自己的数据挖掘课程作业，通过完成老师布置的作业，感觉对于使用python中的pandas模块读取表格数据进行操作有了更深层的认识，这里做一个整理总结。...，如果数据文件中没有列标题行，就需要执行header=None name_columns = [' ','名字','类型', '城市', '地区', '地点', '评分', '评分人数', '价格']...fillna函数用于替换缺失值，常见参数如下： value参数决定要用什么值去填充缺失值 axis：确定填充维度，从行开始或是从列开始 limit：确定填充的个数，int型通常limit参数配合axis...可以用于替换数量方向的控制我们这里根据需求，最简单的就是将需要修改的这一列取出来进行修改，之后对原数据进行列重新赋值即可 name_columns = [' ','名字','类型', '城市', '地区...平均值的求解肯定不需要缺失值参与，于是我们先取出某一列不存在的缺失值的所有数据，再取出这一列数据，通过mean函数直接获取平均值。

2.4K0 0

数据清洗&预处理入门完整指南

最后的「.values」表示希望提取所有的值。接下来，我们希望创建保存因变量的向量，取数据的最后一列。...多尝试一些不同的填充策略。也许在某些项目中，你会发现，使用缺失值所在列的中位数或众数来填充缺失值会更加合理。填充策略之类的决策看似细微，但其实意义重大。...我们可以为猫创建一列数据，为麋鹿创建一列数据，……以此类推。然后，将每一列分别以 0/1 填充（认为 1=Yes，0 = No）。...这表明，如果原始列的值为猫，那么就会在麋鹿一列得到 0，狗一列得到 0，猫一列得到 1。看上去非常复杂。输入 OneHotEncoder 吧！导入编码器，并制定对应列的索引。...Roven 发布于 Unsplash 通过少量的几行代码，你已经领略了数据清洗和预处理的基础。毫无疑问，在数据预处理这一步中，你可以加入很多自己的想法：你可能会想如何填充缺失值。

9831 0

数据清洗&预处理入门完整指南

最后的「.values」表示希望提取所有的值。接下来，我们希望创建保存因变量的向量，取数据的最后一列。...也许在某些项目中，你会发现，使用缺失值所在列的中位数或众数来填充缺失值会更加合理。填充策略之类的决策看似细微，但其实意义重大。...我们可以为猫创建一列数据，为麋鹿创建一列数据，……以此类推。然后，将每一列分别以 0/1 填充（认为 1=Yes，0 = No）。...这表明，如果原始列的值为猫，那么就会在麋鹿一列得到 0，狗一列得到 0，猫一列得到 1。看上去非常复杂。输入 OneHotEncoder 吧！导入编码器，并制定对应列的索引。...Roven 发布于 Unsplash 通过少量的几行代码，你已经领略了数据清洗和预处理的基础。毫无疑问，在数据预处理这一步中，你可以加入很多自己的想法：你可能会想如何填充缺失值。

1.4K2 0

Python数据清洗 & 预处理入门完整指南！

最后的「.values」表示希望提取所有的值。接下来，我们希望创建保存因变量的向量，取数据的最后一列。...也许在某些项目中，你会发现，使用缺失值所在列的中位数或众数来填充缺失值会更加合理。填充策略之类的决策看似细微，但其实意义重大。...「：」表示希望提取所有行的数据，0 表示希望提取第一列）这就是将第一列中的属性变量替换为数值所需的全部工作了。例如，麋鹿将用 0 表示，狗将用 2 表示，猫将用 3 表示。...然后，将每一列分别以 0/1 填充（认为 1=Yes，0 = No）。这表明，如果原始列的值为猫，那么就会在麋鹿一列得到 0，狗一列得到 0，猫一列得到 1。看上去非常复杂。...看看我们的数据。我们有一列动物年龄，范围是 4~17，还有一列动物价值，范围是 48,000- 83,000。价值一栏的数值不仅远大于年龄一栏，而且它还包含更加广阔的数据范围。

3441 0

数据清洗预处理入门完整指南

最后的「.values」表示希望提取所有的值。接下来，我们希望创建保存因变量的向量，取数据的最后一列。...多尝试一些不同的填充策略。也许在某些项目中，你会发现，使用缺失值所在列的中位数或众数来填充缺失值会更加合理。填充策略之类的决策看似细微，但其实意义重大。...我们可以为猫创建一列数据，为麋鹿创建一列数据，……以此类推。然后，将每一列分别以 0/1 填充（认为 1=Yes，0 = No）。...这表明，如果原始列的值为猫，那么就会在麋鹿一列得到 0，狗一列得到 0，猫一列得到 1。看上去非常复杂。输入 OneHotEncoder 吧！导入编码器，并制定对应列的索引。...Roven 发布于 Unsplash 通过少量的几行代码，你已经领略了数据清洗和预处理的基础。毫无疑问，在数据预处理这一步中，你可以加入很多自己的想法：你可能会想如何填充缺失值。

1.2K2 0

数据清洗&预处理入门完整指南

最后的「.values」表示希望提取所有的值。接下来，我们希望创建保存因变量的向量，取数据的最后一列。...多尝试一些不同的填充策略。也许在某些项目中，你会发现，使用缺失值所在列的中位数或众数来填充缺失值会更加合理。填充策略之类的决策看似细微，但其实意义重大。...我们可以为猫创建一列数据，为麋鹿创建一列数据，……以此类推。然后，将每一列分别以 0/1 填充（认为 1=Yes，0 = No）。...这表明，如果原始列的值为猫，那么就会在麋鹿一列得到 0，狗一列得到 0，猫一列得到 1。看上去非常复杂。输入 OneHotEncoder 吧！导入编码器，并制定对应列的索引。...Roven 发布于 Unsplash 通过少量的几行代码，你已经领略了数据清洗和预处理的基础。毫无疑问，在数据预处理这一步中，你可以加入很多自己的想法：你可能会想如何填充缺失值。

8622 0

Python数据清洗 & 预处理入门完整指南

最后的「.values」表示希望提取所有的值。接下来，我们希望创建保存因变量的向量，取数据的最后一列。...也许在某些项目中，你会发现，使用缺失值所在列的中位数或众数来填充缺失值会更加合理。填充策略之类的决策看似细微，但其实意义重大。...「：」表示希望提取所有行的数据，0表示希望提取第一列）这就是将第一列中的属性变量替换为数值所需的全部工作了。例如，麋鹿将用0表示，狗将用2表示，猫将用3表示。你发现什么潜在问题了吗？...然后，将每一列分别以 0/1 填充（认为 1=Yes，0 = No）。这表明，如果原始列的值为猫，那么就会在麋鹿一列得到 0，狗一列得到 0，猫一列得到 1。看上去非常复杂。...看看我们的数据。我们有一列动物年龄，范围是4~17，还有一列动物价值，范围是83,000。价值一栏的数值不仅远大于年龄一栏，而且它还包含更加广阔的数据范围。

1.1K2 0

可视化图表无法生成？罪魁祸首：表结构不规范

单一表头，没有多层级的表头和合并单元格； 3. 数值列建议不要有空值； 4. 没有小计行、小计列； 5. 不支持有宏算法或函数算法数据表格； ? 如上图所示，就是在Excel中常见的是二维表。...因为对合并单元的拆分，表格中有很多null空值，选中第一列，点击转换——填充——向下，对空值数据进行向下填充； ? 此时，第一列的空值数据就会被补齐。 ? 4....此时纵向的表格就转置成横向，同样的方法，点击转换——填充——向下，对第一列null空值进行补齐。 ? ? 7. 选中第一行，点击主页——将第一行用作标题。 ?...此时，最顶端的一行字段，就被第一行代替。 ? 8. 选中第一列和第二列，点击转换——逆透视列——逆透视其他列； ? 9....如下图所示，二维表就已经转换成了一维表，点击转换——拆分列，可在下拉列表中按需求拆分之前合并的年度和季度列，如果之前选择了分隔符，可以按分隔符拆分。 ?

3.3K4 0

数据清洗&预处理入门完整指南

最后的「.values」表示希望提取所有的值。接下来，我们希望创建保存因变量的向量，取数据的最后一列。...多尝试一些不同的填充策略。也许在某些项目中，你会发现，使用缺失值所在列的中位数或众数来填充缺失值会更加合理。填充策略之类的决策看似细微，但其实意义重大。...我们可以为猫创建一列数据，为麋鹿创建一列数据，……以此类推。然后，将每一列分别以 0/1 填充（认为 1=Yes，0 = No）。...这表明，如果原始列的值为猫，那么就会在麋鹿一列得到 0，狗一列得到 0，猫一列得到 1。看上去非常复杂。输入 OneHotEncoder 吧！导入编码器，并制定对应列的索引。...Roven 发布于 Unsplash 通过少量的几行代码，你已经领略了数据清洗和预处理的基础。毫无疑问，在数据预处理这一步中，你可以加入很多自己的想法：你可能会想如何填充缺失值。

9571 0

QR 二维码布局（五）

第五步：添加黑点码元和预留区域 接下来应该向二维码矩阵中添加数据编码了，但在那之前，一定要先添加黑色码元，同时还有矩阵中的用以记录该二维码格式和版本的保留区域。...如果期间遇到预留区域，不对该处码元进行填充，一直到下一个闲置码元才继续进行填充。下图展示了放置数据编码的顺序。...注意当数据填充到最左侧竖直方向的时间模块时，向下的宽度为 2 码元的这一列是紧贴时间模块的，并不占用时间模块的位置。 ?...例外：竖直时间模块填充数据编码时，以上规则都是通用的，唯独左侧时间模块不同，当填充区域抵达竖直方向时间模块时，时间模块这一列不算在向下方向的填充区域内，紧贴时间模块左侧的 2 码元宽度的这一列是填充区域的位置...如图所示，当时间模块右侧这一列填充完毕时，跳过时间模块这一列，左边另起一个 2 码元宽的新一列进行向下填充： ? 再进行简单归纳下，整个数据编码信息的填充路线如下图所示： ?

1.3K3 0

面了一圈，一个 offer 也没收到...

，整个矩阵就在顶部少了一层，即 top 位置向下挪了一层每当把从上到下把一列打印完毕之后，整个矩阵就在右部少了一列，即 right 位置向左挪了一列每当把从右到左把一行打印完毕之后，整个矩阵就在底部少了一层...，即 bottom 位置向上挪了一层每当把从下到上把一列打印完毕之后，整个矩阵就在左部少了一列，即 left 位置向右挪了一列每当 top、right、bottom、left 发生挪动之后，需要判断它们挪动之后的区间是否还存在...1、如果还存在，那么就继续按照 top、right、bottom、left 的顺序进行打印 2、如果不存在了，那么说明矩阵中的所有元素打印完毕顺着这个思路，五分钟写完代码： // 登录 AlgoMooc...// 整个打印区间需要删除这一列了，因此，将 right 的层数向左挪 right -= 1; // 如果此时发现右部位置越过了左部位置...// 整个打印区间需要删除这一列了，因此，将 left 的层数向右挪 left += 1; // 如果此时发现右部位置越过了左部位置

4315 0

了解数据分析

2、全面性：观察某一列的全部数值，比如在 Excel 表中，我们选中一列，可以看到该列的平均值、最大值、最小值。我们可以通过常识来判断该列是否有问题，比如：数据定义、单位标识、数值本身。...4、唯一性：数据是否存在重复记录，因为数据通常来自不同渠道的汇总，重复的情况是常见的。行数据、列数据都需要是唯一的，比如一个人不能重复记录多次，且一个人的体重也不能在列指标中重复记录多次。...如果我们用最高频的数据进行填充，可以先通过 valuecounts 获取 Age 字段最高频次 agemaxf，然后再对 Age 字段中缺失的数据用 age_maxf 进行填充： age_maxf =...4.唯一性问题 1：一列有多个参数为了达到数据整洁目的，将 d=True)，将列表拆成新的列，再将原来的 Name 列删除。...数据分析项目注意的两点：不重复造轮子如果已经有了成熟的第三方工具，就不要进行重复的开发，因为这样耗时耗力，还没什么成效. 工具决定效率使用使用者最多的工具，因为Bug少，文档全，案例多。

1.2K2 2

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭