本文中主要是利用sklearn中自带的波士顿房价数据，通过不同的缺失值填充方式，包含均值填充、0值填充、随机森林的填充，来比较各种填充方法的效果 ?...有些时候会直接将含有缺失值的样本删除drop 但是有的时候，利用0值、中值、其他常用值或者随机森林填充缺失值效果更好 sklearn中使用sklearn.impute.SimpleImputer类填充缺失值...填充缺失值 先让原始数据中产生缺失值，然后采用3种不同的方式来填充缺失值 均值填充 0值填充 随机森林方式填充 波士顿房价数据 各种包和库 import numpy as np import pandas...，被选出来要填充的特征的非空值对应的记录 Xtest = df_0[ytest.index, :] # 空值对应的记录 # 随机森林填充缺失值 rfc = RandomForestRegressor...均方误差本身是种误差loss，通过负数表示 R^2：回归树score返回的真实值是R的平方，不是MSE R^2=1-\frac{u}{v} u=\sumN_{i=1}(f_i-y_i)2 v=\sum^
1、R中重复值的处理 unique函数作用：把数据结构中，行相同的数据去除。...：unique，用于清洗数据中的重复值。...2、R中缺失值的处理 缺失值的产生 ①有些信息暂时无法获取 ②有些信息被遗漏或者错误处理了 缺失值的处理方式 ①数据补齐（例如用平均值填充） ②删除对应缺失值（如果数据量少的时候慎用） ③不处理 na.omit...<- na.omit(data) 3、R中空格值的处理 trim函数的作用：用于清除字符型数据前后的空格。...') 使用R.studio的小伙伴，在下载包很慢的的时候，可以使用R的官网站点，在中国地区会快很多，以解决此问题。
除了在网上找到的一些过度清理的数据集之外，缺失值无处不在。事实上，数据集越复杂、越大，出现缺失值的可能性就越大。缺失值是统计研究的一个令人着迷的领域，但在实践中它们往往很麻烦。...特别是，不需要以任何方式插补、删除或预测缺失值，而是可以像完全观察到的数据一样运行预测。 我将快速解释该方法本身是如何工作的，然后提供一个示例以及此处解释的分布式随机森林 (DRF)。...因此X_1丢失的概率取决于X_2，这就是所谓的“随机丢失”。这已经是一个复杂的情况，通过查看缺失值的模式可以获得信息。也就是说，缺失不是“随机完全缺失（MCAR）”，因为X_1的缺失取决于X_2的值。...由于真相被给出为 NA 的估计甚至稍微更准确（当然这可能只是随机性）。同样，（方差）估计量的方差估计随着缺失值的增加而增加，从 0.15（无缺失值）增加到 0.23。...结论 在本文[1]中，我们讨论了 MIA，它是随机森林中分裂方法的一种改进，用于处理缺失值。由于它是在 GRF 和 DRF 中实现的，因此它可以被广泛使用，我们看到的小例子表明它工作得非常好。
本次学习主要探讨3个问题： 开始探索缺失值 探索缺失值的机制 模型化缺失值 如何开始探索缺失值 当你面对新的数据时，可能首先会使用各种汇总函数查看数据的基本情况，比如： summary() str()...： gg_miss_upset(riskfactors) 使用NA替换缺失值 在一个数据中有很多缺失值用NA来表示可能会更加方便，比如N/A、N A，Not Available，-999等。...naniar中提供了replace_with_na函数把这些缺失值替换为NA。...，不过一个是把NA替换成其他值，一个是把其他值替换成NA。...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！
R语言中存在一些null-able values，当我们进行数据分析时，理解这些值是非常重要的。...通常来说，R语言中存在： NA NULL NaN Inf/-Inf 这四种数据类型在R中都有相应的函数用以判断。 NA NA即Not available，是一个长度为1的逻辑常数，通常代表缺失值。...缺失值NA的处理 理解完四种类型数值以后，我们来看看该采取什么方法来处理最常见的缺失值NA。 小白学统计在推文《有缺失值怎么办？系列之二：如何处理缺失值》里说“处理缺失值最好的方式是什么？...4 回归填补法 假定有身高和体重两个变量，要填补体重的缺失值，我们可以把体重作为因变量，建立体重对身高的回归方程，然后根据身高的非缺失值，预测体重的缺失值。..., Inf》 https://www.r-bloggers.com/2018/07/r-null-values-null-na-nan-inf/ 小白学统计《有缺失值怎么办？
缺失值的发现和处理在我们进行临床数据分析的时候是非常重要的环节。今天给大家介绍一个包mice主要用来进行缺失值的发现与填充。同时结合VIM包进行缺失变量的可视化展示。...##查看数据缺失的模式md.pattern(nhanes) ? 还有另外一种描述展示： fluxplot(nhanes) ? 从上图我可以看出变量越往左上代表确实越少，越往右下代表缺失越严重。...接下来就是我们如何填充呢，缺失值填充函数mice中包含了很多的填充方法： ?...图中蓝色为原始数据，红色为推算的结果。可以看出基本的分布式是一致的，，当然也存在一定的差异。 我们也可以直接看全部的变量的情况： stripplot(imp) ?...图中橘黄色代表填充的点数据。当然还有一个impute包专门用来进行缺失值填充的，大家可以根据自己的需要进行选择，我是觉得有图有真相。
在分析数据集时，常常会碰到一些缺失值，如果缺失值的数量相对总体来说非常小，那么直接删除缺失值就是一种可行的方法。但某些情况下，直接删除缺失值可能会损失一些有用信息，此时就需要寻找方法来补全缺失值。...今天小编给大家介绍一个用来处理缺失值的 R 包——MICE，本文为译文，原文链接[1]及参考文章[2]见文末。...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。
---- 视频 缺失值的处理：线性回归模型插补 ---- 我们在这里模拟数据，然后根据模型生成数据。未定义将转换为NA。一般建议是将缺失值替换为-1，然后拟合未定义的模型。...默认情况下，R的策略是删除缺失值。...现在让我们尝试以下策略：用固定的数值替换缺失的值，并添加一个指标， B=rep(NA,m) hist(B,probability=TRUE,col=rgb(0,0,1,.4),border=...5％的缺失值，我们有 如果我们查看样本，尤其是未定义的点，则会观察到 缺失值是完全独立地随机选择的， x1=runif(n) plot(x1,y,col=clr) （此处缺失值的...这个想法是为未定义的缺失预测值预测。最简单的方法是创建一个线性模型，并根据非缺失值进行校准。然后在此新基础上估算模型。
如果是要去除包含缺失值的行，直接使用na.omit()函数就可以了，但是如果要去除含有缺失值的列呢？...image.png 实现目的需要借助dplyr这个R包 用到的是select_if()函数 这个具体的写法怎么解释我暂时还没有搞明白，先背下来再说吧 dfpra library(dplyr) dfpra...这个代码是保留带有缺少值的列 ?...image.png 如果是要删除带有缺失值的列在any函数前加一个感叹号就可以了 dfpra<-data.frame(A=1:5, B=c(1:4,NA),...判断数据集是否至少存在一个数据满足指定的条件，返回值是TRUE或者FALSE 比如判断一组数据中是否存在负数 代码 x1<-c(1,2,3,4,5) any(x1<0) x2<-c(-1,2,3) any
，比如我们想要获得缺失值所在行呢？...其会返回一个矩阵，对应的缺失值会在对应位置返回一个TRUE，如果这时候通过which 获取，其只会返回一个坐标，这是因为数据框经过is.na 后返回一个矩阵，而矩阵的坐标关系和向量又非常的微妙，其本质也就是向量的不同的排列...我们都知道，布尔值实际就是0和1，我们可以利用这个特性，获得那些经过is.na 后，行和不是0 的行，那就代表其存在表示TRUE（NA）的数据了： > rcmat[!...替换为指定的数值： > X X1 X2 1 A 1 2 B NA 3 C 3 4 D 4 5 E 5 6 6 > replace_na(X$...非常贴心的将缺失值替换为其所在列的上一行数值的值： > fill(X,X1,X2) X1 X2 1 A 1 2 B 1 3 C 3 4 D 4 5 E 5 6 E 6 >
(zhihu.com)[4] 前言 其实之前我也介绍过缺失值的处理：[[28-R数据整理03-缺失值NA的处理]]。...主要分为三类： 完全随机缺失 (Missing Completely at Random, MCAR) 数据的缺失是完全随机的，不依赖于任何不完全变量或完全变量，不影响样本的无偏性。...在前两种情况下可以根据其出现情况删除缺失值的数据，而在第三种情况下，删除包含缺失值的数据可能会导致模型出现偏差。因此我们需要对删除数据非常谨慎。而且，插补数据并不一定能提供更好的结果。...3.2-填补法 简单随机填补：对于每一个缺失值，从已有的该变量数据中随机抽样作为填补值，填补进缺失位置。仅仅考虑到了缺失变量本身，而并没有考虑到相关变量的信息。因此，信息量的利用少。...简单而言：该方法认为缺失值是随机的，它的值可以通过已观测到的值进行预测与插值。
，因此怎样妥当地处理缺失值是一个持续活跃的领域，贡献出众多巧妙的方法，在不浪费信息和不破坏原始数据分布上试图寻得一个平衡点，在R中用于处理缺失值的包有很多，本文将对最为广泛被使用的mice和VIM包中常用的功能进行介绍... 缺失值是否符合完全随机缺失是在对数据进行插补前要着重考虑的事情，VIM中的marginplot包可以同时分析两个变量交互的缺失关系，依然以airquality数据为例： marginplot(data...如上图所示，通过marginplot传入二维数据框，这里选择airquality中包含缺失值的前两列变量，其中左侧对应变量Solar.R的红色箱线图代表与Ozone缺失值对应的Solar.R未缺失数据的分布情况...，蓝色箱线图代表与Ozone未缺失值对应的Solar.R未缺失数据的分布情况，下侧箱线图同理，当同一侧红蓝箱线图较为接近时可认为其对应考察的另一侧变量缺失情况比较贴近完全随机缺失，这种情况下可以放心大胆地进行之后的插补...，具体用法下文示例中会详细说明 maxit: 整数，用于控制每个数据框迭代插补的迭代次数，默认为5 seed: 随机数种子，控制随机数水平 在对缺失值插补过程中，非常重要的是为不同的变量选择对应的方法
上一篇文章(缺失值处理)介绍了缺失值处理的判断方法，这一讲接着介绍缺失值常用的几种处理方法：删除法，替换法和插补法。不同的方法对应不同类型的缺失值。...1.删除法 如果缺失值的比例很小，且不影响整体的数据结构，即缺失值类型是完全随机缺失时，可以考虑将缺失值删除，该方法操作非常简单，使用函数na.omit()就可以将含有缺失值的行删除。...complete.cases(algae)) [1] 0 2.替换法 直接删除含有缺失值的行记录的代价和风险较大，故我们可以考虑将缺失值部分替换掉，如用均值去替换，即均值替换法，该方法根据变量的不同类型选择不同的替换...complete.cases(algae)) [1] 0 但是均值替换法还是存在一些问题，因为该方法适用于处理完全随机缺失数据，且会改变整体数据的统计性质，比如方差变小，存在偏差等，因此在在实践中并不常用...3.插补法 实战中常用的方法是插补法，随机插补的思想类似，利用非缺失数据的均值或者随机数来填补缺失值，下面我们详细介绍多重插补。
在前两种情况下可以根据其出现情况删除缺失值的数据，而在第三种情况下，删除包含缺失值的数据可能会导致模型出现偏差。因此我们需要对删除数据非常谨慎。请注意，插补数据并不一定能提供更好的结果。 ?...因为完全随机缺失（MCAR）的假设通常很难被满足。因此本删除方法会造成有偏差的参数与估计。...inplace=True) Time-Series Specific Methods 时间序列分析专属方法 前推法（LOCF，Last Observation Carried Forward，将每个缺失值替换为缺失之前的最后一次观测值...首先，因为替换值是根据其他变量预测的，他们倾向于“过好”地组合在一起，因此标准差会被缩小。我们还必须假设回归用到的变量之间存在线性关系——而实际上他们之间可能并不存在这样的关系。...在本方法中，我们根据某种距离度量选择出k个“邻居”，他们的均值就被用于插补缺失数据。这个方法要求我们选择k的值（最近邻居的数量），以及距离度量。
1、缺失查看 首先，需要查看缺失值的缺失数量以及比例（#数据使用的kaggle平台上预测房价的数据） import pandas as pd # 统计缺失值数量 missing=data.isnull...df['a'] = df['a'].interpolate() # 用前面的值替换, 当第一行有缺失值时，该行利用向前替换无值可取，仍缺失 df.fillna(method='pad') # 用后面的值替换...，当最后一行有缺失值时，该行利用向后替换无值可取，仍缺失 df.fillna(method='backfill')#用后面的值替换 方式4：KNN填充 利用knn算法填充，其实是把目标列当做目标标量，利用非缺失的数据进行...有时候，可以根据某个字段是否缺失，进行新变量的衍生，比如，"信用卡数量"，若该字段缺失，代表'无信用卡'，则可以根据"信用卡数量"是否缺失衍生'有无信用卡'字段，这种衍生很可能是很有效果的。...4、总结 总之，处理缺失值是需要研究数据规律与缺失情况来进行处理的，复杂的算法不一定有好的效果，因此，还要具体问题具体分析，尤其是要搞明白字段含义以及缺失意义，这往往容易被忽略。
在大多数统计分析方法中，按列表删除是用于估算缺失值的默认方法。但是，它不那么好，因为它会导致信息丢失。 在本文中，我列出了5个R语言方法。...链式方程进行的多元插补 通过链式方程进行的多元插补是R用户常用的。与单个插补（例如均值）相比，创建多个插补可解决缺失值的不确定性。...如果X1缺少值，那么它将在其他变量X2到Xk上回归。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。...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。
1、缺失查看 首先，需要查看缺失值的缺失数量以及比例（#数据使用的kaggle平台上预测房价的数据） import pandas as pd # 统计缺失值数量missing=data.isnull()...df['a'] = df['a'].interpolate() # 用前面的值替换, 当第一行有缺失值时，该行利用向前替换无值可取，仍缺失df.fillna(method='pad') # 用后面的值替换...，当最后一行有缺失值时，该行利用向后替换无值可取，仍缺失df.fillna(method='backfill')#用后面的值替换 方式4：KNN填充 利用knn算法填充，其实是把目标列当做目标标量，利用非缺失的数据进行...有时候，可以根据某个字段是否缺失，进行新变量的衍生，比如，"信用卡数量"，若该字段缺失，代表'无信用卡'，则可以根据"信用卡数量"是否缺失衍生'有无信用卡'字段，这种衍生很可能是很有效果的。...4、总结 总之，处理缺失值是需要研究数据规律与缺失情况来进行处理的，复杂的算法不一定有好的效果，因此，还要具体问题具体分析，尤其是要搞明白字段含义以及缺失意义，这往往容易被忽略。
1、随机缺失(MAR):随机缺失意味着数据点缺失的倾向与缺失的数据无关，而是与一些观察到的数据相关 2、完全随机缺失(MCAR):某个值缺失的事实与它的假设值以及其他变量的值无关 3、非随机缺失(MNAR...请注意，归集并不一定会给出更好的结果。 ?...这两种方法都会在分析中引入偏差，并且在数据有明显趋势时表现不佳 线性插值 该方法适用于具有一定趋势的时间序列，但不适用于季节数据 ? ? 数据：Tsairgap表单库（输入），红色插值数据 ?...首先，因为替换的值是从其他变量中预测出来的，它们往往“非常吻合”，所以标准误差被缩小了。当回归方程中使用的变量可能不存在线性关系时，还必须假设它们之间存在线性关系。...然后，汉明距离等于值不同的属性的数量。 KNN算法最吸引人的特性之一是它易于理解和实现。KNN的非参数特性使它在某些数据可能非常“不寻常”的情况下具有优势。
对于不同的数据场景应该采取不同的策略，首先应该判断缺失值的分布情况： ? 数据情况如下： ? 可以看到，第2列已经出现了缺失值，现在我们来看一下缺失值的数量： ?...我们常用的方法有以下几种： 1.直接删除----适合缺失值数量较小，并且是随机出现的，删除它们对整体数据影响不大的情况 2.使用一个全局常量填充---譬如将缺失值用“Unknown”等填充，但是效果不一定好...缺点：当缺失数据不是随机数据时会产生偏差.对于正常分布的数据可以使用均值代替，如果数据是倾斜的，使用中位数可能更好。...4.插补法 1）随机插补法----从总体中随机抽取某个样本代替缺失样本 2）多重插补法----通过变量之间的关系对缺失数据进行预测，利用蒙特卡洛方法生成多个完整的数据集，在对这些数据集进行分析，最后对分析结果进行汇总处理...用箱均值光滑：箱中每一个值被箱中的平均值替换。 用箱中位数平滑：箱中的每一个值被箱中的中位数替换。 用箱边界平滑：箱中的最大和最小值同样被视为边界。箱中的每一个值被最近的边界值替换。
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