一、前言 前几天在Python铂金交流群【逆光】问了一个Pandas数据处理的问题，问题如下：请问 合并excel的两列，为空的单元格被另一列有值的替换。...【逆光】：好的，我去看看这个函数谢谢 【逆光】：我列表的两列不挨着， a b互补，我需要变成c （c 包含 a 和 b） 【Siris】：最笨的方法遍历判断呗 【逆光】：太慢了，我的数据有点多。...【Siris】：你是说c列是a列和b列的内容拼接起来是么 【逆光】：是 【Siris】：那你其实可以直接在excel里用CONCAT函数。 【不上班能干啥！】：只在excel里操作，速度基本没啥改变。...我不写，就报这个错 【瑜亮老师】：有很多种写法，最简单的思路是分成3行代码。就是你要给哪一列全部赋值为相同的值，就写df['列名'] = '值'。不要加方括号，如果是数字，就不要加引号。...【瑜亮老师】：3列一起就是df.loc[:, ['列1', '列', '列3'']] = ["值", 0, 0] 【不上班能干啥！】：起始这行没有报错，只是警告，因为你这样操作会影响赋值前的变量。
上节我们对选择现有的列进行了介绍与习题解答，现在对数据框添加新列进行介绍，这里使用mutate()函数，注意：mutate()总是将新列添加在数据集的最后。...其他条件相同的情况下，更推荐使用log2()函数，因为很容易对其进行解释：对数标度的数值增加 1 个单位，意味着初始数值加倍；减少 1 个单位，则意味着初始数值减半。...8 9 10 NA 累加和滚动聚合 R提供了计算累加和、累加积、累加最小值和累加最大值的函数cumsum()、cumprod()、commin()和cummax()；dplyr 还提供了cummean...默认的排秩方式是，最小的值获得最前面的名次，使用desc(x)可以让最大的值获得最前面的名次： y NA, 3, 4) min_rank(y) #> [1] 1 2 2 NA...在这种情况下，时间的差异应该是24小时(1,440分钟)。有些航班跨越时区，总飞行时间将以小时(60的倍数)为间隔。所有航班都是从纽约起飞的，都是美国国内航班。
确保参数na.strings等于c("")，这样每个缺失值都被编码为NA。...加载和预处理数据 现在我们需要检查缺失值，并使用sapply()函数查看每个变量有多少个唯一值，该函数将作为参数传递的函数应用于数据框的每一列。...处理缺失值 变量cabin有太多的缺失值，不使用它。我们也剔除PassengerId，因为它只是一个索引。 使用subset()函数，对原始数据集进行子集，只选择相关列。 现在需要考虑其他的缺失值。...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。...通过设置参数type='response'，R将以P（y=1|X）的形式输出概率。我们的决策边界将是0.5。如果P(y=1|X)>0.5，那么y=1，否则y=0。
今天介绍一个新的绘制基线表的包——compareGroups包。 ---- 目 录 1. 安装和加载R包 2. 加载数据集 3. 描述总研究人群(overall列) 4....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....这里的编码不区分大小写，no/No/NO结果是一样的。 6.2 连续变量OR/HR值计算 连续变量也是可以计算OR或HR值的，默认情况下，连续变量每增加一个单位，计算OR/HR。...如上所示，年龄修改为每增加10年，bmi修改为每增加2个单位计算OR/HR，其余两个变量还是每增加1个单位。...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。
它涵盖了操纵列以便按照您希望的方式获取它们的工具：这可以是计算新列，将列更改为离散值或拆分/合并列。...mutate中的任何内容都可以是新列（通过赋予mutate新的列名），或者可以替换当前列（通过保持相同的列名）。 最简单的选项之一是基于其他列中的值的计算。...在示例代码中，我们将睡眠数据从以小时为单位的数据更改为分钟。....default指的是除NA之外的前组不包含的任何内容。 如果需要，可以通过添加.missing参数将NA更改为NA以外的其他参数（请参阅下一个示例代码）。...在这种情况下，我们有3列描述时间度量。 对于某些分析和图表，可能有必要将它们合二为一。 gather函数需要您为新的描述性列指定名称（“key”），并为值列指定另一个名称（“value”）。
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。...图2:示例数据 首先我们把age=99的数据改为缺失数据，然后将age重编码为等级制变量agecat，代码如图3。 ? 图3:变量的重编码 这样我们发现处理完之后数据有了变化： ?...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。...这个函数简单在于用法简单易记，重要在于R语言中不存在x == NA来判断变量x是否为缺失值的用法！！！值得一提的是，NA只是表示缺失值，和无效运算产生的结果NaN是不一样的。...R语言中不会出现这种情况了，它为我们提供了一系列用来判断某个对象的数据类型和将其转换为另一种数据类型的函数，如图9。 ? 图9:类型判断与转换函数。 下面图10是一个简单的示范。 ?
这些是Pandas可以检测到的缺失值。 回到我们的原始数据集，让我们看一下“ ST_NUM”列。 ? 第三列中有一个空单元格。在第七行中，有一个“ NA”值。 显然，这些都是缺失值。...n/a NA — na 从上面中，我们知道Pandas会将“ NA”识别为缺失值，但其他的情况呢？让我们来看看。...从前面的示例中，我们知道Pandas将检测到第7行中的空单元格为缺失值。让我们用一些代码进行确认。...要尝试将条目更改为整数，我们使用。int(row) 如果可以将值更改为整数，则可以使用Numpy's将条目更改为缺少的值。np.nan 另一方面，如果不能将其更改为整数，我们pass将继续。...代码的另一个重要部分是.loc方法。这是用于修改现有条目的首选Pandas方法。有关此的更多信息，请查看Pandas文档。 现在，我们已经研究了检测缺失值的不同方法，下面将概述和替换它们。
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（...使用R的rnorm函数产生样本量为1000的标准正态分布采样，用每一种normality test函数分别检验其正态性，算出一个p-value；循环10000次，每一种test都产生一个长为10000的由...() 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...当b为单位阵时x即为a的逆矩阵 >,NA值的行的行号
#预设的时间有重复的时间点时 zoo会报错 xts按照升序排列 timeSeries把重复部分放置在尾部； #行合并和列合并 #都是按照列名进行合并，列名不同的部分用NA代替 cbind() rbind...() merge() 列合并 #取子集 xts()默认将向量做成了矩阵；其他与常规向量或者矩阵没有差别 #缺失值处理 na.omit(x) x[is.na(x)] = 0 x[is.na(x)] = mean...(x) #末次观测值结转法 na.trim(x, sides=”left” ) #去掉最后一个缺失值 #对timeSreies数据 na.omit(x, “ir” ) #去掉首末位置的缺失值 na.omit...(x, “iz” ) #用替换首末位置的缺失值 na.omit(x, “ie” ) #对首末位置的缺失值进行插值 na.omit(x, method=“ie”, interp= c(“before”,”...) Box.test(r,lag=6,fitdf=1) 自动运行的自编函数 acf.3(x) #同时绘制3个相关图，acf函数的扩展 ur.df.01(x) #进行单位根检验，得到更加舒服的结果 tsdiag2
========================================= 判断缺失值is.na、缺失值的填补which、缺失值所在行的删除na.omit (test值的样本量 is.na(airquality$Ozone) #TRUE为缺失值，FALSE为非缺失值 table(is.na(...数据集中第4列NA的行标识 datatr列不为NA的数存入数据集datatr中 datatr列不为NA的数存入数据集datatr中 datate列为NA的数存入数据集datate中...datatena(newnhanes2[,4]),] #方法二：将第4列为NA的数存入数据集datate中 fit<-lm(chl~age,data = datatr)
题目：生成新的一列new为salary列减去之前生成随机数列 难度：⭐⭐ R解法 df % mutate(new = salary - `0`) 45 缺失值处理 题目：检查数据中是否含有任何缺失值...R解法 colSums(is.na(df)) 54 缺失值处理 题目：提取日期列含有空值的行 难度：⭐⭐ 期望结果 ?...=True) 备注 axis：0-行操作（默认），1-列操作 how：any-只要有空值就删除（默认），all-全部为空值才删除 inplace：False-返回新的数据集（默认），True-在原数据集上操作...R解法 #换手率这一列属性为chr，需要先强转数值型 #如果转换失败会变成NA，判断即可 df[is.na(as.numeric(df$`换手率(%)`)),] 63 异常值处理 题目：打印所有换手率为..., colClasses = classes) 102 数据读取 题目：从CSV文件中读取指定数据 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
2.5 缺失值 NA(not available): 一般来讲一个NA的任何操作都将返回NA。 ...is.na(x)对于NA和NaN值都返回TRUE， is.nan(x)只对NaN值返回TRUE。...R中很多形式为as.something()的函数，可以完成从一个模式向另一个模式的转化，或者是令对象取得它当前模式不具有的某些属性。...如果v为矩阵，diag(v)返回一个由v主对角元素组成的向量。 如果v只是一个数值，那么diag(v)是一个vXv的单位矩阵。 特征值和特征向量：eigen(Sm)。...mar=c(4,2,2,1)与mai相似，只是单位是文本行(text lines)。 由于更改一个就会改变另一个的值，所以在这个意义上，mai和mar是等价的。
比如我们会记录下每个月每天每个空气指标的值，而每个月的天数不一定相等，所以就会出现第三列记录日期。...Wide- to long-format data: the melt function 例子使用内置于R中的空气质量数据集（airquality）。首先，我们将列名更改为小写方便使用。...915 day 27 ## 916 day 28 ## 917 day 29 ## 918 day 30 默认情况下melt会认为全部为数值的每一列都是带有变量的值...但是有的时候我们想知道每月里面每一天空气指标臭氧、太阳、风和温度的值，这个时候我们可以设置id.vars=c("")来去除指定的列，只将其他数据做变形。...下面我们试试以平均值来重新组合数据，并使用参数na.rm=TRUE来删除空值NA。
之前的推文讲了一些生信常见图形的绘制（后续会一直补充），现在开始主要依据《R数据科学》一书逐渐介绍数据分析的过程。 本文根据 msleep数据集，盘一盘“列”的操作。...NA 2 17 1.8 NA 4）matches() 选择基于正则的列 如果列名模式不相似，使用matches()选择对应正则表达式的列...3.3 选择唯一值数目符合条件的列 结合 n_distinct()选择具有不少于20个不同答案的列。...目的把列名中的"Q1 name"改为"name"，"Q2 sleep total"改为"sleep_total" ......NA 50 2 Primates 17 1.8 0.0155 0.48 6.2 行名称改为第一列 某些数据框的行名并不是列，例如mtcars数据集
-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 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...，结果仍是列表 mlist[[1]]#输出的为元素本身的数据类型 mlist[c(1,4)] mlist["ni"] mlist$ni mlist[[5]] 为双中括号...(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 NA,1:49) is.na(a)#测试向量a里面含元素NA吗 sum(a,na.rm =...TRUE) mean(a,na.rm = TRUE)#按49个数来计算 colSums(is.na(sleep))#计算每一列缺失值数目 rowSums(is.na(sleep)) c NA,
Series的字典形式创建的DataFrame相同，只是思路略有不同，一个是以列为单位构建，将所有记录的不同属性转化为多个Series，行标签冗余，另一个是以行为单位构建，将每条记录转化为一个字典，列标签冗余...个人经验是对于从一些已经结构化的数据转化为DataFrame似乎前者更方便，而对于一些需要自己结构化的数据（比如解析Log文件，特别是针对较大数据量时），似乎后者更方便。...=None, na_values=['NA']) 先定义一个Excel文件，用xls.parse解析sheet1的内容，index_col用于指定index列，na_values定义缺失值的标识。...1'}, inplace=True) 查看每个列的数据类型 df.dtypes R中的对应函数： str(df) 查看最大值/最小值 pd.Series.max()pd.Series.idxmax()...，以C为列标签将D列的值汇总求和pd.crosstab(rows = ['A', 'B'], cols = ['C'], values = 'D')#以A、B为行标签，以C为列标签将D列的值汇总求和
该算法用于测量两个变量的相似性，就像`cor`一样。如果要评估某些单位，可以转置数据集。...*另一个是评估某些单位的好坏。...(数值意义反向了, 值越小表示越相关 ) # 主对角线其实表示了各个对象的相近程度, 画图的时候, 相近的对象放在一起 hc = hclust(d, method = clusterMethod...1.R语言k-Shape算法股票价格时间序列聚类 2.R语言中不同类型的聚类方法比较 3.R语言对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归 4.r语言鸢尾花iris数据集的层次聚类...探索手写数字分类数据 9.R语言基于Keras的小数据集深度学习图像分类
当开始使用这些语言做分析时，这是一个共同的主题，可以看到Python更加面向对象而R更函数化。 计算每个指标的均值 ---- 让我们为每个指标计算均值。...否则类似x3p.这样的一些列的均值将会为NA，这一列代表三分球的比例。有些球员没有投出三分球，他们的百分比就是缺失的。...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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