欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来分享介绍一款R包naniar主要用于探索缺失数据结构，完美兼容ggplot和tidydata。更多详细内容请参考官方文档。...该警告问题在于ggplot默认不处理缺失值，并删除缺失值。这使得它们很难探索。它还提出了一个奇怪的问题：“如何可视化不存在的东西？...下面显示了案例中的缺失值数量： 有 111 个案例没有缺失，约占数据的 72%。 共有 40 个案例，其中 1 个缺失，占数据的 26%。...然后有 2 个案例，其中 2 个缺失 - 这些占数据的 1%。...统计缺失值数量 miss_var_summary(airquality) # A tibble: 6 × 3 variable n_miss pct_miss
对缺失值的处理是数据预处理中的重要环节，造成数据缺失的原因有：数据丢失、存储故障和调查中拒绝透露相关信息。这里我们使用VIM包中的sleep数据集为样本，介绍缺失值处理的方法。...缺失值分类 1，完全随机缺失（MCAR）：缺失数据与其他变量无关。如果每个缺失变量都为MCAR，则完整样本可看为更大数据集的简单抽样。...与is.na()函数相反，缺失值返回FALSE，正常数据返回TRUE，常用来选择无缺失的数据。 ? 判断缺失模式 1，列表显示缺失情况。这里使用mice包中的md.pattern()函数。 ?...3，相关性探索缺失情况。通过生成影子矩阵，用1表示缺失数据，选取有缺失的样本，计算缺失相关系数矩阵。有助于观察哪些变量常一起缺失，以及分析变量“缺失”与其他变量间的关系。 ?...mice包中的mice()函数可以通过插补返回多个完整数据集并存入imp，用with函数对imp进行线性回归，最后用pool()函数对回归结果进行汇总。 ? mice()函数默认生成5个完整数据集。
R语言中有很多插补缺失值的R包，但是这些R包的使用语法都不一样，不利于学习和记忆。...simputation包旨在简化缺失值插补的流程，提供了统一的使用语法，提供多种常见的插补缺失值的方法，可以和管道符%>%连用，非常值得学习。...这个包和之前介绍的缺失值探索的R包naniar搭配使用效果非常棒，包的作者也经常互相cue，一个用于探索，一个用于插补，而且是tidy风格的，风格统一，非常推荐大家学习！...naniar介绍：R语言缺失值探索的强大R包：naniar simputation这个包提供了很多了插补缺失值的方法，很多方法我也没有使用过，今天学习一下。...安装R包 install.packages('simputation') 此包需要很多依赖包，默认不会安装依赖包，可以通过以下代码全部安装： install.packages('simputation
R包visdat可以展示缺失值数据，主要有2个函数： vis_dat() vis_miss() vis_dat() library(visdat) vis_dat(airquality) 此函数可以可视化整体数据...通过使用naniar包，可以达到以下效果： # 使用naniar可视化缺失值 library(naniar) ggplot(airquality, aes(x = Solar.R,...使用simpltation包进行缺失值插补，并可视化插补后的数据： library(simputation) library(dplyr) airquality %>% impute_lm(Ozone...模型化缺失值 对缺失值建立模型！如果不学习这个R包，我是真的想不到还可以这样搞缺失值！...这个包还有很多其他的用法，本次教程只是浅尝辄止，不得不说，包的作者真是太有才了，缺失值也能玩出花来！
（其他方法可见：R语言︱异常值检验、离群点分析、异常值处理），笔者在进行mice包的多重插补过程中遇到相当多的问题。...#多重插补法处理缺失，结果转存 library(lattice) #调入函数包 library(MASS) library(nnet) library(mice) #前三个包是mice的基础 imp=mice...———————————————————————————————————————————————————— 1、缺失值模式——可视化（md.pattern()） mice包提供了一个很好的函数md.pattern...()，用它可以对缺失数据的模式有个更好的理解。...可见博客：在R中填充缺失数据—mice包 ———————————————————————————————————————————————————— 2、mice函数详解 mice函数主要参数有mice
课程授课是发现不同版本ROS功能包会有一些小bug： 比如 报错信息类似： 课程中已经详细讲解，需要配置，成功后如下： 关于功能包缺失，使用更新方式无法成功，毕竟云系统为了安全性锁定的hosts...这时候需要手动编译功能包： controller_manager 放入到缺失文件的功能包工作空间中，然后进行编译。 首先确保有这些文件。 使用unzip解压。...由于功能包存在相互依赖关系，src需要文件如下： 使用control 出现： 修改urdf_tutorial为urdf_sim_tutorial。
leetcode-cn.com/problems/missing-number/ 思路:异或法 由于异或运算（XOR）满足结合律，并且对一个数进行两次完全相同的异或运算会得到原来的数，因此我们可以通过异或运算找到缺失的数字...算法 我们知道数组中有 n 个数，并且缺失的数在 [0..n] 中。因此我们可以先得到 [0..n]的异或值，再将结果对数组中的每一个数进行一次异或运算。...未缺失的数在[0..n] 和数组中各出现一次，因此异或后得到 0。而缺失的数字只在 [0..n]中出现了一次，在数组中没有出现，因此最终的异或结果即为这个缺失的数字。...再对数组中的每一个数以及它的下标进行一个异或运算，即： miss=4∧(0∧0)∧(1∧1)∧(2∧3)∧(3∧4) =(4∧4)∧(0∧0)∧(1∧1)∧(3∧3)∧2 =0∧0∧0∧0∧2 =2 就得到了缺失的数字为
约定： import pandas as pd import numpy as np from numpy import nan as NaN 填充缺失数据 fillna()是最主要的处理方式了。
df.dropna()函数用于删除dataframe数据中的缺失数据，即 删除NaN数据....‘any’, ‘all’}, default ‘any’，any：删除带有nan的行；all：删除全为nan的行 thresh int，保留至少 int 个非nan行 subset list，在特定列缺失值处理
正常的音频推流过程是：AAC Sequence header | AAC data | AAC data | …… | AAC data 场景1：视频包正常推送，音频包则只推送AAC Sequence...RTMP Reader读取音频视频包，Muxing写视频包，丢弃音频包 抓包如下： image.png 红框中包含on mata data和视频的sps/pps以及音频的AAC Sequence header...场景2：视频包正常推送，音频包完全不推送，对应推流端代码是 1.正常初始化推流端RTMP Reader的音视频AVCodecContext 2.正常初始化推流端Muxing的视频AVCodecContext...RTMP Reader读取音频视频包，Muxing写视频包，丢弃音频包 抓包如下： image.png 红框看到只有on mata data和video的sps/pps，没有audio的AAC Sequence...场景4：视频包正常推送，音频包只发送数据，不发送aac sequence header，代码实现： 1.rtmp server接收到aac sequence header直接丢弃，只发送后续音频数据包
// 利用 相同的数异或为0，及其交换律 // xor 最后的值，就是那个缺失的数 return xor ^ len(nums) }
面对缺失值三种处理方法： option 1： 去掉含有缺失值的样本（行） option 2：将含有缺失值的列（特征向量）去掉 option 3：将缺失值用某些值填充（0，平均值，中值等） 对于dropna...DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False) 参数说明： axis: axis=0: 删除包含缺失值的行...axis=1: 删除包含缺失值的列 how: 与axis配合使用 how=‘any’ :只要有缺失值出现，就删除该行货列 how=‘all’: 所有的值都缺失，才删除行或列 thresh： axis...中至少有thresh个非缺失值，否则删除 比如 axis=0，thresh=10：标识如果该行中非缺失值的数量小于10，将删除改行 subset: list 在哪些列中查看是否有缺失值 inplace...backfill / bfill :使用后一个值来填充缺失值 limit 填充的缺失值个数限制。
#导入库 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import Imputer #生成缺失数据 df=pd.DataFrame...(np.random.randn(6,4),columns=['col1','col2','col3','col4']) df.iloc[1:2,1] = np.nan #增加缺失值 df.iloc[4,3...] = np.nan #增加缺失值 print(df) #打印输出 col1 col2 col3 col4 0 -0.977511 -0.566332 -0.529934...#获得全部为NA的列 print(nan_col2) col1 False col2 False col3 False col4 False dtype: bool #丢弃缺失值...，限制每列只能替代一个缺失值 print(nan_result_pd2) col1 col2 col3 col4 0 -0.977511 -0.566332
presidents class(presidents) plot(presidents) 四、缺失数据 缺失信息问题在数据科学中非常常见。...在大规模数据采集过程中，几乎不可能每次都得到完整的数据，那么该如何处理缺失数据呢？首先我们要清楚为何会出现缺失数据，一种可能是机器断电，设备故障导致某个测量值发生了丢失。...或者测量根本没有发生，例如在做调查问卷时，有些问题没有回答，或者有些问题是无效的回答等，这些都算作缺失值。对于缺失信息，R 中提供了一些专门的处理方法。...在 R 中，NA 代表缺失值，NA 是不可用，not available 的简称，用来存储缺失信息。...这里缺失值 NA 表示 没有，但注意没有并不一定就是 0，NA 是不知道是多少，也能是 0，也可能是任何值，缺失值和值为零是完全不同的。
答案是：先进行SNP缺失质控，再进行样本缺失质控。 「错误的做法：」 先进行样本缺失质控，再进行SNP缺失质控 同时进行SNP和样本的缺失质控 1....正确做法，先SNP后样本 「先对SNP进行缺失质控：」这里--geno 0.02是plink中对SNP进行的缺失质控，质控标准为0.02，即删除缺失率大于2%的SNP。...无论是SNP的缺失率，还是样本的缺失率，都是针对检出率进行的质控。...如果一个群体中有些亚群对某些片段没有分型（片段缺失），这种情况下，对于样本进行质控或者样本和SNP同时质控，会将样本删除，而这些样本不是由于DNA质量差或者实验室的原因导致的缺失，而是由于这些样本本身的片段缺失导致的缺失...为了避免这种情况，可以先对SNP的缺失率进行质控，这样由于某些亚群片段缺失导致的缺失，就会在SNP质控时将其删除，就不会影响后续的样本缺失质控的结果。
然后，将X1中的缺失值替换为获得的预测值。同样，如果X2缺少值，则X1，X3至Xk变量将在预测模型中用作自变量。稍后，缺失值将被替换为预测值。 默认情况下，线性回归用于预测连续缺失值。...确切地说，此软件包使用的方法是： PMM（预测均值匹配）–用于数字变量 logreg（逻辑回归）–对于二进制变量（具有2个级别） polyreg（贝叶斯多元回归）–用于因子变量（> = 2级） 比例赔率模型...有98个观测值，没有缺失值。Sepal.Length中有10个观测值缺失的观测值。同样，Sepal.Width等还有13个缺失值。 我们还可以创建代表缺失值的视觉效果。 ...多重插补 该程序包还执行多个插补（生成插补数据集）以处理缺失值。多重插补有助于减少偏差并提高效率。...然后，将 加性模型（非参数回归方法）拟合到从原始数据中进行替换得到的样本上，并使用非缺失值（独立变量）预测缺失值（充当独立变量）。 然后，它使用预测均值匹配（默认）来插补缺失值。
给出一个包含 0, 1, 2, …, n 中 n 个数的序列，找出 0 .. n 中没有出现在序列中的那个数。
编写代码的目的是计算得到结果。或者是发布一个程序（exe或其他）给别人，甚至是作为商业软件出售给别人使用。有时编译后的exe程序再复制到其他计算机上独立运行会出...
LeetCode 题目： 缺失数字 给定一个包含 0, 1, 2, ..., n 中 n 个数的序列，找出 0 .. n 中没有出现在序列中的那个数。
给定一个包含 0, 1, 2, …, n 中 n 个数的序列，找出 0 … n 中没有出现在序列中的那个数。
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