本文暂只简单讨论一下缺失值、异常值的处理。 二、如何发现数据质量问题，例如，如何发现缺失值？ 1、SPSS是如何做到的？...（1）系统缺失值、空白值 每一个变量均有可能出现系统缺失或者空白，当数据量巨大时我们根本无法用眼睛看出是否有缺失，最明智的做法是把这项任务交给数据分析工具，比如Excel，可通过数据有效性、筛选、查找、...上图，五个变量中，家庭人均收入有效样本94，有6个无效样本，在spss数据区域显示为空白值。其他变量均没有缺失，对于这6个缺失值是留是踢需要谨慎。...然后，选中该变量，点击左上角“生成”按钮，自动生成一个缺失值插补超级节点。 （3）离群值、极值的处理 ?...家庭收入变量还存在一枚极值，对于该极值，我们采取剔除丢弃处理，在clementine变量诊断表格中，如上图操作，点击生成按钮，自动生成一个离群值和极值超级节点。
这系列将介绍Pandas模块中的Series，本文主要介绍： 过滤Series的值 单条件筛选 多条件筛选 Series缺失值的处理 判断value值是否为缺失值 删除缺失值 使用fillna()填充缺失值...Series~Series的切片和增删改查 a 过滤Series的值 我们可以通过布尔选择器，也就是条件筛选来过滤一些特定的值，从而仅仅获取满足条件的值。...b Series缺失值的处理 判断Value值是否为缺失值，isnull()判断series中的缺失值以及s.notnull()判断series中的非缺失值； 删除缺失值 使用dropna()； 使用...isnull()以及notnull()； 填充缺失值 使用fillna； 使用指定值填充缺失值； 使用插值填充缺失值； 向前填充ffill； 向后填充bfill； # 创建一个带缺失值的Series import...fillna()填充缺失值 使用指定值填充缺失值； 使用插值填充缺失值； print("-"*5 + "原来的Series" + "-"*5) print(s) print("-"*5 + "指定填充值
核密度空间插值可视化绘制 、Python-Basemap核密度空间插值可视化绘制。...本期推文我们就介绍下使用R进行核密度估计、空间插值计算以及ggplot2+sf的可视化绘制操作。...涉及的主要知识点如下： R-sm包计算核密度估计结果 R-SP包转换网格插值结果 R-ggplot2+sf包绘制网格插值结果 R-sf包实现完美“裁剪” R-sm包计算核密度估计结果 sf包散点位置可视化...使用data.frame()将结果转成data.frame()类型便于ggplot2和sf包绘制。...R-ggplot2+sf包绘制网格插值结果 接下来，我们将上方的核密度估计结果进行可视化绘制，首先，我们绘制插值的网格结果： #自定义颜色 my_colormap <- colorRampPalette
知识点 空值删除和填充 apply、applymap用法 shift()用法 value_counts()和mean()：统计每个元素的出现次数和行（列）的平均值 缺失值和空值处理 概念 空值：空值就是没有任何值...，"" 缺失值：df中缺失值为nan或者naT(缺失时间)，在S型数据中为none或者nan 相关函数 df.dropna()删除缺失值 df.fillna()填充缺失值 df.isnull() df.isna...() 官方文档 df.dropna() 函数作用：删除含有空值的行或列，删除缺失值 DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None..., inplace=False) axis：维度，0表示index行，1表示columns列，默认为0 how： all：全部为缺失值则删除该行或者列 any：至少有一个则删除 thresh...：指定至少出现了thresh个才删除 subset：指定在某些列的子集中选择出现了缺失值的列删除，不在子集中不会删除(axis决定行\列） inplace：刷选过缺失值得到的新数据是存为副本还是直接在原数据上进行修改
上一篇文章，我们使用了Python 自定义IDW插值函数进行了IDW空间插值及可视化的plotnine、Basemap的绘制方法(Python - IDW插值计算及可视化绘制)，本期推文我们将使用R-gstat...进行IDW插值计算和使用ggplot2进行可视化绘制，主要涉及的知识点如下： R-gstat包IDW插值计算 R-ggplot2 IDW插值结果可视化绘制 R-gstat包IDW插值计算 得益于优秀且丰富的...R语言第三方包，我们可以直接使用空间统计计算的R-gstat包实现包括IDW在内的多种插值方法，使用R-sf包完美绘制空间可视化绘制。...ggplot2 可视化IDW插值结果 经过上面的数据规整，我们直接可以进行可视化操作，代码如下： library(sf) library(tidyverse) library(ggspatial) library...下期，我们继续空间插值(克里金：Kriging)的计算及可视化绘制，还是Python和R的两个版本哦，大家敬请期待！
今天给大家介绍一篇康奈尔大学和IBM研究院上周法发布的一篇时间序列相关工作，将时间序列预测任务和缺失值填充任务进行联合建模。...通过对时间序列预测和缺失值填充这两个任务的整体建模和端到端训练，实现了一个模型同时解决两个任务，并提升两个任务效果的目标。...X和Y都有一定比例的缺失值。并且假设，Y是可以根据X预测出来的。目标是训练一个端到端模型，将X和Y的历史观测值中的缺失值补全，同时预测X和Y的未来值。...4、实验结果 本文同时解决缺失值填充和预测任务，在实验阶段也同时在两个任务上进行了评估，下面两张图分别是缺失值填充和预测任务上的效果。...实验结果表明，这种统一联合建模的方式，对于时间序列预测和缺失值填充都有正向作用。 、
上篇推文我们介绍了使用Python-pykrige包实现了克里金(Kriging)插值计算及对应的可视化结果绘制，详细内容点击下方链接：Python-pykrige包-克里金(Kriging)插值计算及可视化绘制...本期推文，我们就推出使用R-gstat包实现克里金(Kriging)插值的计算及对应结果的可视化绘制，主要知识点如下： gstat.krige()实现克里金插值计算 插值结果的可视化绘制 gstat.krige...，也可以参考之前的文档(R-gstat-ggplot2 IDW计算及空间插值可视化绘制)。...接下来我们就这两种情况进行可视化绘制。 插值结果的可视化绘制 我们有了规整好的df类型数据，这就可以方便的使用ggplot2进行可视化绘制。...目前小编在制作类别空间插值可视化绘制(Categorical spatial interpolation),希望可以同时制作Python和R两个版本的，可能还会涉及到机器学习的内容，大家尽请期待哦！
导读：在数据清洗过程中，主要处理的是缺失值、异常值和重复值。所谓清洗，是对数据集通过丢弃、填充、替换、去重等操作，达到去除异常、纠正错误、补足缺失的目的。...该思路的根本观点是，我们承认缺失值的存在，并且把数据缺失也作为数据分布规律的一部分，将变量的实际值和缺失值都作为输入维度参与后续数据处理和模型计算中。...常见的能够自动处理缺失值的模型包括：KNN、决策树和随机森林、神经网络和朴素贝叶斯、DBSCAN（基于密度的带有噪声的空间聚类）等。...包容异常值的数据建模 如果数据算法和模型对异常值不敏感，那么即使不处理异常值也不会对模型本身造成负面影响。例如在决策树中，异常值本身就可以作为一种分裂节点。...此时不会新增数据行记录，只是在原有的记录中新增一列用于标记不同时期的值。 具体到企业内使用哪种方式，通常由数据库管理员根据实际情况来决定。
在此上下文中，如果满足条件，它会根据宽度列分配一个值。 # 2....边界框 在我们用ggplot2做魔术之前再走几步。我们的目标包括欧洲和中东，因此我们希望确保我们主要占领欧洲。我们通过制作一个边界框来做到这一点。让我们使用 WGS84 坐标定义边界框的参数。...好了，伙计们，我们准备绘制欧洲河流的地图了。...我们首先绘制河流线，并根据定义的宽度根据类和宽度分配特定颜色。 由于我们的目标是将视野缩小到欧洲，因此我们使用coord_sf根据预定义的边界框设置纬度和经度限制。...最后，我们使用一系列 alpha 值来使较大的河流在地图上突出显示。 # 4.
上一篇教程介绍了绘制完整地图的方法：R 语言绘制十段线地图，给特定省份填色，今天我们将继续探索分省市地图的绘制。 本文的所有代码以及数据可以在公众号后台回复 [中国地图绘制] 免费获得。...library(rgdal) library(ggplot2) library(maptools) library(mapproj) library(ggsn) library(readxl) library...ggplot(data = my_data) + geom_sf(aes(fill = as.factor(value), geometry = `geometry`)) + geom_sf_text...有时候需要绘制一个区域的地图，比如：长三角、京津冀等，绘图方法和单个省份一样，只是需要将多个省份的数据存储在一个文件中。...hubei") jiangxi <- read_xlsx("测试数据.xlsx","jiangxi") all_province <- rbind(hubei,jiangxi) 绘图 数据处理好后，其他步骤和之前一样
图形展示 图形解读 ❝此图使用经典的企鹅数据集进行展示，在散点图的基础上按照分组添加拟合曲线及回归方程与R,P值，后使用ggExtra添加密度曲线与数据分布直方图，使用已有R包进行绘制非常的方便，此图大概有以下几点注意事项...❞ stat_poly_line 是一个在 ggplot2 图形中添加多项式回归线的函数。这个函数直接计算多项式回归模型，并将拟合线添加到图形上。它允许指定多项式的阶数，即回归方程中最高次项的次数。...geom_smooth是一个更通用的函数，用于在 ggplot2 图形中添加平滑曲线或拟合线。它支持多种平滑方法，包括局部回归（loess）、光滑样条（smooth spline）和线性模型。...回归方程的添加 ❝stat_poly_eq:用于添加多项式回归方程和相关统计量(如 R2、p 值等)的标签。这个函数不仅仅限于线 性回归，还可以用于更高阶的多项式回归。...过程仅供参考；有需要学习时间可视化的朋友，欢迎到小编的「淘宝店铺」 「R语言数据分析指南」购买「2023年度会员文档」同步更新中「售价149元」，内容主要包括各种「高分论文的图表分析复现以及一些个性化图表的绘制
对于统计学家来说，离群值和缺失值通常是一个棘手的问题，如果处理不当可能会导致错误。离群值可能会导致我们的结果偏离真实结果，而缺失值造成的信息损失可能会导致建模失败。...首先，我们可以使用boxplot()函数绘制一个箱状图来描述数据。接下来使用range()函数帮助我们找到这些变量的最大值和最小值。 首先，我们模拟了1000名身高100-250厘米的受试者。...如果只有少量的不完全观测，那么这种处理就不会有太大问题。 但是，当存在大量包含缺失值的观测值时，这些函数中的默认行删除可能会导致大量信息丢失。...左图是缺失值比例直方图。从下图中可以看出Ozone和Solar. R有缺失值，其中Ozone的缺失值比率超过20%。右图反映了缺失值的模式，红色表示没有删除，蓝色表示删除。...图表底部的方框图正好相反，反映了Solar.R含有缺失值和去除缺失值时Ozone的分布。 ? 04 小结 还是那句话，“统计是一门严谨的科学”。
forestploter/ggforestplot等多个R包： 画一个好看的森林图 用更简单的方式画森林图 R语言画森林图系列3 R语言画森林图系列4 R语言画误差线的5种方法 虽然写的很详细，有亚组和没亚组的都包括了...所以今天介绍下如何使用ggplot2画森林图，相比于之前介绍的森林图画法，主要是数据不复杂，只要在图层上改改细节即可。 但是对于零基础的人来说，依然是有难度的！...position = "top") library(patchwork) p2+p4+p5+p1+p3+plot_layout(widths = c(0.1,0.05,0.05,0.1,0.1)) 这颜值已经算是不错了...，但是和之前的相比还是有些差距，不过发文章的话也够用了。...最后大家思考一个问题：多因素回归的森林图和亚组分析的森林图是一样的吗？
今天给大家分享三种在ggplot2包画的图形上添加拟合的线性回归方程和R^2的值的方法。...1 解决方案1 library(ggplot2) set.seed(1234) df <- data.frame(x = c(1:100)) df$y <- 2 + 3 * df$x + rnorm(...100, sd = 40) p ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) + geom_smooth(method = "lm", se=FALSE, color...library(ggplot2) library(ggpmisc) set.seed(1234) df <- data.frame(x = c(1:100)) df$y ggplot2) library(ggpubr) set.seed(1234) df <- data.frame(x = c(1:100)) df$y <- 2 + 3 * df$x
========================================= 判断缺失值is.na、缺失值的填补which、缺失值所在行的删除na.omit (test缺失值的样本量 is.na(airquality$Ozone) #TRUE为缺失值，FALSE为非缺失值 table(is.na(...$Ozone)) 可用sum()和mean()函数来获取关于缺失数据的有用信息 sum(is.na(airquality$Ozone)) #查看缺失值的个数 sum(complete.cases(airquality...中样本有缺失值的占比 列表缺失值探索 library(mice) md.pattern(airquality) 图形缺失值探索 library(VIM) aggr(airquality,prop=FALSE...airquality[complete.cases(airquality),] #方法一：删除缺失值行 na.omit(airquality) #方法二：删除缺失值的行 缺失值回归模型插补 newnhanes2
得益于ggplot2丰富的拓展包，本期推文就绘制一幅经济学人风格图表的绘制教程。 02. ggplot2 可视化绘制 在可视化部分，数据处理我们就相对弱化，后面会推出系列的教程的。...is.na(type)) data = filter(df_research, is.na(type)) 代码也很明确，即筛选空值和非空值。最终的可视化结果如下： ?...可以看到，ggplot2 绘制不同风格的主题非常方便，调用包即可，这一点Python可视化绘制则繁琐一点，需一点点绘制精修。 03....Seaborn 可视化绘制 这里使用Python-seaborn 进行绘制可以免去很多繁琐的步骤，作者我也是在尝试使用 matplotlib绘制无果的情况下直接使用seaborn绘制，直接上代码：...总结 R-ggplot2 和Python-Seaborn 各有自己的绘图特点，说真的ggplot2 几乎对图表的每一元素都有对应的函数操作，绘制起来还是比较方便。两者算各有千秋吧
缺失值处理包_naniar sunqi 2020/12/25 概述 ?...偶然发现这个新包，想起以前都是自己撰写函数，进行缺失值分析 缺失值分析一般包括 缺失值查看 缺失变量间关系 缺失模式 查看缺失值 通常情况下，我们使用summary函数或者is.na对缺失值进行查看，但是当数据量增大的时候...vis_miss不仅提供缺失情况，还提供缺失的数量百分比，同样和上一个函数有同样的缺陷 ##缺失变量关系 查看airquality中Solar.R和Ozone的缺失 通过ggplot对两个变量绘制散点图...原理是将缺失值替换为该变量最小值的10% geom_miss_point # 使用ggplot ggplot(airquality, aes(x = Solar.R,...结束语 naniar包是一个较新的包，记得去年我还是自己编码进行缺失值分析的，有些函数还是比较有用的，比如对变量和个案分别进行缺失值分析，这个包还在不断的完善中，未来会变得越来越好。
论文提出了一种能充分利用时间、空间、其他地表温度产品三种信息填补地表温度数据中缺失值的方法，并将该方法和其他三种方法（RSDAST、IMA和Gapfill）进行对比。...稍慢；3）其他方法在填补地表温度缺失值的时候会产生一些异常值，本文提出方法几乎不会产生明显的异常值。...之前的研究提出了一些利用时间和空间信息填补地表温度缺失值的方法，本文拟提出一种能充分利用时间、空间、其他地表温度产品三种信息填补地表温度缺失值的方法。...（4）本文最后使用本研究提出的方法、RSDAST和IMA分别填补了京津冀和广东省2018年每日的地表温度数据（图3和4），发现RSDAST和IMA填补的地表温度会产生较多异常值，在夏天甚至会低于0度，而本文提出的方法则基本不会出现较为明显的异常值...（3）在实际填补地表温度缺失值的过程中，其他方法会产生一些异常值，而本研究提出的方法不会产生明显的异常值。
#统计缺失值位置并保存为矩阵 na.count <- is.na(data[,-6]) #用1表示缺失，0表示未缺失 na.count[na.count == T] <- 1 na.count[na.count...,data[,6])) names(na.count) <- names(airquality) #利用melt以Day为b na.count <- melt(na.count,id='Day') #绘制数据集缺失情况概括图...，我们先从一维的说起： geom_density()： 和R基本绘图系统中的密度曲线绘制方法很接近： library(ggplot2) data <- data.frame(matrix(rnorm...') v geom_density2d()： 和density()类似，只是我们可以通过density2d来绘制二维变量的概率密度分布： v ggplot(data, aes(X1, X2)...，这种时候就需要用到text()和label()了，下面以不同的示例来说明其常见用法： 用对应每一个样本的文本标签代替散点： p ggplot(mtcars, aes(wt, mpg, label
注意：和 R 一样，ggplot2也遵循不能无视缺失值的原则。...因为无法明确地绘制出缺失值，所以ggplot2 在绘图时会忽略缺失值，但会提出警告以通知缺失值被丢弃了： ggplot(data = diamonds2, mapping = aes(x = x, y...比较有无缺失值的区别 有时你会想弄清楚造成有缺失值的观测和没有缺失值的观测间的区别的原因。例如，在nycflights13::flights中，dep_time 变量中的缺失值表示航班取消了。...问题一 直方图如何处理缺失值？条形图如何处理缺失值？为什么会有这种区别？ 解答 直方图：当计算每个箱中的观察数时，丢失的值被删除。请参阅警告信息。...解答 该命令在计算平均值和总和之前从原数据中删除NA值。
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