subset：用来指定特定的列，根据指定的列对数据框去重。默认值为None，即DataFrame中一行元素全部相同时才去除。...导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv('name.csv...结果和按照某一列去重(参数为默认值)是一样的。 如果想保留原始数据框直接用默认值即可，如果想直接在原始数据框删重可设置参数inplace=True。...原始数据中只有第二行和最后一行存在重复，默认保留第一条，故删除最后一条得到新数据框。 想要根据更多列数去重，可以在subset中添加列。...但是对于两列中元素顺序相反的数据框去重，drop_duplicates函数无能为力。 如需处理这种类型的数据去重问题，参见本公众号中的文章【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值。 -end-
最近公司在做关联图谱的项目，想挖掘团伙犯罪。在准备关系数据时需要根据两列组合删除数据框中的重复值，两列中元素的顺序可能是相反的。...本文介绍一句语句解决多列组合删除数据框中重复值的问题。 一、举一个小例子 在Python中有一个包含3列的数据框,希望根据列name1和name2组合(在两行中顺序不一样)消除重复项。...import numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 df =...apply(frozenset, axis=1)：把取出两列中的行当做变量依次传到frozenset函数中去。 frozenset：冻结集合，不可变，存在哈希值。...从上图可以看出用set替换frozense会报不可哈希的错误。 三、把代码推广到多列 解决多列组合删除数据框中重复值的问题，只要把代码中取两列的代码变成多列即可。
前面给大家介绍过☞R中的替换函数gsub，还给大家举了一个临床样本分类的具体例子。今天我们接着来分享一下如何根据已有的映射关系来对数据框中的数据进行替换。...例如将数据框中的转录本ID转换成基因名字。我们直接结合这个具体的例子来进行分享。...接下来我们要做的就是将第四列中的注释信息，从转录本ID替换成相应的基因名字。我们给大家分享三种不同的方法。...=1) #读入CDs区域坐标文件 bed=read.table("5gene_CDs.bed",sep="\t") #从第四列提取转录本信息，这里用了正则表达式， #括号中匹配到的内容会存放在\\1中...参考资料： ☞R中的替换函数gsub ☞正则表达式 ☞使用R获取DNA的反向互补序列
给出原始数据，自变量的值在A2：I21单元格区间中，因变量的值在J2：J21中，如下图所示： ? 假设回归估算表达式为： ?...试使用Excel数据分析工具库中的回归分析工具对其回归系数进行估算并进行回归分析： 点击“数据”工具栏中中的“数据分析”工具库，如下图所示： ?...此案例中的复测定系数为0.8343，表明用用自变量可解释因变量变差的83.43% Adjusted R Square：调整后的复测定系数R2，该值为0.6852，说明自变量能说明因变量y的68.52%，...第二张表是“方差分析表”：主要作用是通过F检验来判定回归模型的回归效果。...该表中重要的是O列，该列的O26：O35中的 P-value为回归系数t统计量的P值。
因此，贝叶斯定理允许通过对已知年龄个体的年龄进行调节来更准确地评估其风险，而不是假设该个体是整个群体的典型。 根据在线百科全书维基百科，贝叶斯定理引用如下。...在概率论中，高斯分布是实值随机变量的一种连续概率分布。高斯分布在统计学中很重要，常用于自然科学和社会科学来表示分布未知的实值随机变量。...我定义了列的名称并创建了一个df，其中列用我给它们的名称标识：- ? 我决定映射这些值，因为如果创建了字典并为列中的简单类别分配了一个数字，则更容易识别单元格中的值：- ?...然后我创建了一个热图，它揭示了自变量对因变量的相互依赖性：- ? 然后我定义了目标，它是数据框的最后一列。 然后我删除了数据的最后一列：- ? 然后我分配了依赖变量 y 和独立变量 X。...目标位于 y 变量中，其余数据框位于 X 变量中：- ? 然后我将 X 和 y 变量分开以进行训练和验证：- ?
MICE假定丢失数据是随机（MAR）丢失，这意味着，一个值丢失概率上观测值仅取决于并且可以使用它们来预测。通过为每个变量指定插补模型，可以按变量插补数据。 例如：假设我们有X1，X2….Xk变量。...数据集中有67％的值，没有缺失值。在Petal.Length中缺少10％的值，在Petal.Width中缺少8％的值，依此类推。您还可以查看直方图，该直方图清楚地描述了变量中缺失值的影响。...它做出以下假设： 数据集中的所有变量均具有多元正态分布（MVN）。它使用均值和协方差汇总数据。 丢失的数据本质上是随机的（随机丢失） 因此，当数据具有多变量正态分布时，此 最有效。...这可以通过调整mtry和ntree参数的值来改善 。mtry是指在每个分割中随机采样的变量数。ntree是指在森林中生长的树木数量。...> impute_arg 输出显示R²值作为预测的缺失值。该值越高，预测的值越好。
小编在原文的基础上找到了一种确定最佳插补集的方法，文章有点长，但是干货满满，希望大家耐心阅读呀～ mice 简介 mice包帮助我们用可信的数据值来填补缺失值，这些可信的数据值是根据原始数据分布特征得到的...该包为多元缺失数据创建多个输入(替换值)，其中每个不完全变量由一个单独的模型输入。MICE 算法支持输入的数据类型有：连续的、二值的、无序分类和有序分类数据。...数据处理 本文，我们将使用 R 自带的一个空气质量数据集airquality来估算缺失的值。为了介绍 mice 包的用法，先从数据集中删除一些数据点，制造一个缺失数据集。...缺失值被编码为 NA。 m：多重插补法的数量，默认为 5。 method：指定数据中每一列的输入方法。...）中确定拟合度最好的线，然后通过修改imp的值，直到在右侧图形中找到那条线。
第 1c 节 - 下载股票代码数据 股票价格数据下载并读入 R 编程环境。收益率是用“开盘价/收盘价 ”计算的，十家公司的数据合并在一个数据框中，（每家公司一列）。...结果数据帧的每一行代表记录股价的 10 年中的一个工作日。然后计算数据帧中每一行的均值。一列 10 年的日期被附加到数据框。还创建了仅包含行均值和日期信息的第二个数据框。...创建一个数据框统计表，其中包含每列（或公司）的最小值、中值、平均值、最大值、标准偏差、1% 分位数、5% 分位数、95% 分位数、99% 分位数。...首先，利用数据的时间序列，找到最差的0.95%的缩水的最大值。然后，通过极端分布的 "修正 "方法来计算 "估计亏损"，这两种计算的结果都以表格形式呈现。...这些选定观测值的概率分布近似为广义帕累托分布。通过拟合广义帕累托分布来创建最大似然估计 (mle)。MLE 统计数据以表格形式呈现。然后通过 MLE 绘图以图形方式诊断所得估计值。
方法 风险值（VaR）是在所选概率水平下预测分布分位数的负数。因此，图2和3中的VaR约为110万元。 损失期望值（ES）是超出VaR的尾部预期值的负值（图3中的黄金区域）。...如果假设t分布，则还需要估计自由度或假设自由度。 通常被称为模拟方法的方法实际上只是使用一些特定数量的投资组合收益的经验分布。 使用单变量garch模型可以很好地估算VaR和ES。...一种方法是估计资产收益的方差矩阵，然后使用投资组合权重将其折叠为投资组合方差。 单变量估计 通过投资组合的单个时间序列收益（现在是该投资组合），估算更为简单。...我们可以通过将投资组合中资产的简单收益矩阵乘以投资组合权重的矩阵来获得此信息。...r1 R1 + 1) 当然，还有其他选择，但是一些常用方法是： 历史的（使用最近一段时间内的经验分布） 正态分布（根据数据估算参数）并使用适当的分位数 t分布（通常假设自由度而不是估计自由度
如果假设t分布，则还需要估计自由度或假设自由度。 通常被称为模拟方法的方法实际上只是使用一些特定数量的投资组合收益的经验分布。 使用单变量garch模型可以很好地估算VaR和ES。...R语言 对于VaR和ES ，R语言是非常合适的环境。 填充区域 您可能想知道如何填充图中的区域，如图3所示。窍门是使用该polygon函数。...一种方法是估计资产收益的方差矩阵，然后使用投资组合权重将其折叠为投资组合方差。 单变量估计 通过投资组合的单个时间序列收益（现在是该投资组合），估算更为简单。...我们可以通过将投资组合中资产的简单收益矩阵乘以投资组合权重的矩阵来获得此信息。...r1 R1 + 1) 当然，还有其他选择，但是一些常用方法是： 历史的（使用最近一段时间内的经验分布） 正态分布（根据数据估算参数）并使用适当的分位数 t分布（通常假设自由度而不是估计自由度
图3：带有分位数和尾部标记的预测损益分布 方法 风险值（VaR）是在所选概率水平下预测分布分位数的负数。因此，图2和3中的VaR约为110万元。...如果假设t分布，则还需要估计自由度或假设自由度。 通常被称为模拟方法的方法实际上只是使用一些特定数量的投资组合收益的经验分布。 使用单变量garch模型可以很好地估算VaR和ES。...一种方法是估计资产收益的方差矩阵，然后使用投资组合权重将其折叠为投资组合方差。 单变量估计 通过投资组合的单个时间序列收益（现在是该投资组合），估算更为简单。...我们可以通过将投资组合中资产的简单收益矩阵乘以投资组合权重的矩阵来获得此信息。 ...r1 R1 + 1) 当然，还有其他选择，但是一些常用方法是： 历史的（使用最近一段时间内的经验分布） 正态分布（根据数据估算参数）并使用适当的分位数 t分布（通常假设自由度而不是估计自由度
3.3缺失值处理 R中缺失值以NA表示，判断数据是否存在缺失值的函数有两个，最基本的函数是is.na()它可以应用于向量、数据框等多种对象，返回逻辑值。...is.na(salary)]) (3)多重插补法 多重插补(Multiple Imputation)是用于填补复杂数据缺失值的一种方法，该方法通过变量间关系来预测缺失数据，利用蒙特卡罗随机模拟方法生成多个完整数据集...在R语言中通过程序包mice中的函数mice()可以实现该方法，它随机模拟多个完整数据集并存入imp，再对imp进行线性回归，最后用pool函数对回归结果进行汇总。...merge通过相同的列或行名来识别，合并两个数据框或列表，其调用格式如下: merge(x, y, by = intersect(names(x),names(y)),by.x = by, by.y =...在R中，选取数据子集用中括号[] > data[data$salary>6] 3.4.3数据排序 R中的排序函数sort()只能对向量进行简单的排序，对含有多变量的数据集，需要用order指令来完成，
x轴变量的缺失值分布在y轴的整个其他变量中。因此，我们可以说没有关系。缺失值是MCAR。如果您没有在散点图中找到任何关系，则可以说变量中的缺失是“随机缺失”。...成对删除：成对删除不会完全忽略分析中的案例。当统计过程使用包含某些缺失数据的案例时，将发生成对删除。该过程不能包含特定变量，但是当分析具有非缺失值的其他变量时，该过程仍然实用。...估计回归模型以基于其他变量预测变量的观测值，然后在该变量的值缺失的情况下使用该模型来估算值。换句话说，完整和不完整案例的可用信息用于预测特定变量的值。然后，将回归模型中的拟合值用于估算缺失值。...随机回归插补 随机回归插补使用回归方程从完整变量中预测不完整变量，但是它需要采取额外的步骤，即使用正态分布的残差项来增加每个预测得分。...在Python中使用以下代码，您可以使用MICE估算缺失值： ? 最大似然估计-期望最大化（EM）算法 最大似然估计是一种用于数据集密度估计的方法。密度估计是通过估计概率分布及其参数来完成的。
中国大陆水稻种植的空间分布 【2.2 数据详情】 表1中国水稻产量预测数据集汇总 03 研究结果与分析 【3.1 气候变量组合】 首先将12个气候相关变量划分为4组，即温度相关变量(Tmin、Tmax...在箱线图中，水平线表示最大值和最小值；中间线显示中位数；框的上下边缘分别显示第75个和第25个百分位数；相关性的空间格局基于相关系数最高的月份，即箱线图中的红点。...图8.在整个生长季节使用不同输入变量的三种方法的RMSE。通过随机测试数据集，误差线为R2的±15%。...我们的研究结果展示了一种可扩展、简单和廉价的方法，利用公共数据和GEE平台在区域范围内估算水稻产量，该方法可以应用于观测数据稀少的地区和全球范围内估算作物产量，如非洲。...本文提出的方法可以通过结合作物模型、更详细的耕作管理数据以及输入变量(如Sentinel 2的日天气和10 m分辨率数据)的更高时空分辨率来进一步改进。
⑵特殊值 ①缺失值 在实际研究中，缺失值是难以避免的（不能将缺失值NA当做0来对待），可以使用函数is.na()来判断是否存在缺失值，该函数可以作用于向量、矩阵、数据框等对象，返回值为对应的逻辑值，如下所示...： 缺失值是无法进行比较运算的，很多函数都有参数na.rm选项来移除缺失值，如下所示： 可以使用函数na.omit()来移除变量中缺失值或矩阵、数据框含有缺失值的行，如下所示： ②日期值 在R中，...⑧Wisconsin转化，这个是使用伴随的函数wisconsin()，将数据除以该列最大值再除以该行总和，是最大值标准化和总和标准化的结合。...R最常使用的作图函数为plot()，下面通过一个简单的例子来介绍R中图形构建方法： attach(mtcars) #加载R内置示例数据（这是一个数据框，可自己查看） plot(wt, mpg) abline...，这里选择了回归的方法，则显示回归曲线，作图结果如下所示： 可以看出，ggplot通过mapping=aes()来映射图形属性，通过“+”来添加图层，使用数据框作为输入数据。
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