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  • 1调用readxl函数,并打开excel文件, 2查看该文件(赋值命名为data及查看data的数据类型(data.frame为数据框) 3将data数据框中的第二列赋值命名为text,并查看text的数据类型为data.frame ...

    1调用readxl函数,并打开excel文件,

     2查看该文件(赋值命名为data及查看data的数据类型(data.frame为数据框)

     

     3将data数据框中的第二列赋值命名为text,并查看text的数据类型为data.frame

     

    4查看text数据框中的第一行第一列的数据类型,并展示第一行第一列的数据及列名

     

    5查看text数据中的第11行第1列的数据是否为“-“并取非及查看取非得类型

     

    6将text数据框中有“-“得都去掉并将新数据框赋值命名给test并查看(左text右test)

     

      

    6 查看test数据框中得所有重复项有多少个并将重复数加和显示

     

     

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  • R语言去除缺失数据

    千次阅读 2019-09-25 11:02:46
    下面谈谈我在用R数据挖掘过程中用到的去除缺失值的常用方法,这些都是我平时也会经常遇到会犯的错误: 1,比如a(c(1,2,3,4,NA,6,7,8,9),nrow=3,ncol=3,byrow=TRUE) complete.cases(a) [1] TRUE FALSE TRUE 而a...

    0?wx_fmt=jpeg

    在数据挖掘过程中,我们接触到的数据并不总是完整的,要么缺失、不结构化,要么严重的就是数据错误,就像生活也并不总是完美的。因为大数据的黑箱操作,那么,当我们拿到一份或者自己获取整理数据的时候,就要考虑数据的完整性。否则,在错误的数据上花费了九牛二虎之力,自己还以为做的很正确。

    下面谈谈我在用R数据挖掘过程中用到的去除缺失值的常用方法,这些都是我平时也会经常遇到会犯的错误:

    1,比如a<-matrix(c(1,2,3,4,NA,6,7,8,9),nrow=3,ncol=3,byrow=TRUE)

    complete.cases(a)

    [1]  TRUE FALSE  TRUE

    而a[complete.case(a),]则会返回去除缺失值所在行的新矩阵

           [,1] [,2] [,3]

    [1,]    1    2    3

    [2,]    7    8    9

    也可以用

    na.omit(a),得到

     [,1] [,2] [,3]

    [1,]    1    2    3

    [2,]    7    8    9

    attr(,"na.action")

    [1] 2

    attr(,"class")

    [1] "omit"

    2,如果有另外一个向量b<-matrix(c(1,2,NA),nrow = 3,ncol = 1,byrow = TRUE)

     b

    [,1]

    [1,]    1

    [2,]    2

    [3,]   NA

       complete.cases(a,b)

      [1]  TRUE FALSE FALSE   返回的是去除a,b的缺失值后的行,比如a是第二行缺失,b是第三行缺失,则a,b

      只剩下一行;此时

      a[complete.cases(a,b),]    得到

      [1] 1 2 3

      b[complete.cases(a,b),]   得到

      [1] 1

    3,用na.omit()则又是另外的结果了

       na.omit(a,b)

             [,1] [,2] [,3]

      [1,]    1    2    3

      [2,]    7    8    9

      attr(,"na.action")

      [1] 2

      attr(,"class")

      [1] "omit"

      na.omit(b,a)

            [,1]

      [1,]    1

      [2,]    2

      attr(,"na.action")

      [1] 3

      attr(,"class")

      [1] "omit"

    显然na.omit()只是会对前面的进行去除缺失,na.omit(a,b)与na,omit(a)作用一样,同样na.omit(b,a)与na.omit(b),作用一样。

    na.omit(b)

         [,1]

    [1,]    1

    [2,]    2

    attr(,"na.action")

    [1] 3

    attr(,"class")

    [1] "omit"

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  • 1. 删除重复数据 unique (x) &amp;amp;gt; a30,10,20)) #生成有重复值得数据 &amp;amp;gt;... [1] 19 10 13 15 16 13 14 14 19 11 11 20 14 14 12 11 17 16 20 16 11 12 [23] 15 10 14 13 19 17 12 15 ...

    1. 删除重复数据 unique (x)

    > a<-round(runif(30,10,20))  #生成有重复值得数据
    > a
     [1] 19 10 13 15 16 13 14 14 19 11 11 20 14 14 12 11 17 16 20 16 11 12
    [23] 15 10 14 13 19 17 12 15
    > data<-write.csv(a,'data.csv',row.names=F)  #写文件
    > newdata<-read.csv('data.csv')         #读文件
    > > unique(newdata)       #删除重复项
        x
    1  19
    2  10
    3  13
    4  15
    5  16
    7  14
    10 11
    12 20
    15 12
    17 17

    2. 剔除数据结构中值为空(即缺失值以NA表示)的数据 na.omit (x)

    > a<-5:15
    > a[18]<-18
    > a
     [1]  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 NA NA NA NA NA NA 18
    > na.omit(a)
     [1]  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 18
    attr(,"na.action")
    [1] 12 13 14 15 16 17
    attr(,"class")
    [1] "omit"

    3. 清除字符型数据前后的空格trim (x)

    trim 函数来自 raster包,使用前,先使用 install.packages(“raster”) 安装,再使用 library (raster) 引入该包。

    install.packages("raster")
    library (raster) 
    > a<-'  hello   world  '
    > data<-trim(a)
    > data
    [1] "hello   world"  #字符串中间的空格不处理
    
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  • 先写一些需要用到的知识点,比如包、函数dplyr 很好用的包 经常与ggplot2连用mutate:用于对数据框的列进行重新处理,或者用处理的结果添加新列数据清洗:1、na.omit() #去除数组当中的空值newdataggplot:1、在...

    先写一些需要用到的知识点,比如包、函数

    dplyr 很好用的包 经常与ggplot2连用

    mutate:用于对数据框的列进行重新处理,或者用处理的结果添加新列

    数据清洗:

    1、na.omit()               #去除数组当中的空值

    newdata

    ggplot:

    1、在ggplot的里面添加直线:

    geom_hline()添加水平线

    geom_viline()添加垂直线        #geom_hline(yintercept=1.3,type=4)+geom_vline(xintercept=-1.1,type=4)      #type=4是虚线

    增加斜线:

    geom_abline(slope=1,intercept=0,color='red',size=2)         #增加一个y=1*x+0的直线

    slope设置斜率,intercept设置截距,color设置线条颜色,size设置线条粗细

    2、ggplot    - -  >labs

    title:设置主标题

    subtitle:设置子标题(在主标题下面)

    caption:设置副标题(在右下角)

    color:设置颜色图例的标题

    设置图片的标题(title), 子标题(subtitle), 引用(caption)

    代码示例:

    ggplot(mtcars, aes(mpg, wt, colour = cyl)) +

    geom_point() +

    labs(

    title = "This is title",

    subtitle = "This is subtitle",

    caption = "This is caption",

    xlab = "New x lab",

    ylab = "New y lab",

    colour = "New Cyl"

    )

    默认情况下,图例的标题对应的是数据框中的列名,labs可以对图例的标题重新设置

    除了labs 函数外,还有其他的可以设置图片标题,x轴和y轴标签的函数

    xlab : 修改x轴标签

    yalb : 修改y轴标签

    ggtilte : 设置图片标题,子标题

    代码示例:

    ggplot(mtcars, aes(mpg, wt, colour = cyl)) +

    geom_point() +

    xlab(label = "New x lab") +

    ylab(label = "New y lab") +

    ggtitle(label = "This is title", subtitle = "This is subtitle")

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  • 利用R语言进行数据分析1 前言2 问题及解决思路和代码2.1 问题1:逻辑判断生成新变量2.1.1 问题描述2.1.2 规则2.1.3 对应的R语言基础2.1.4 伪代码2.1.5 真正的实现2.1.6 分组计算得结果2.2 问题2:正则提取特征+绘制...
  • R语言 删除空行

    万次阅读 2019-06-20 10:45:00
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  • R语言︱情感分析—基于监督算法R语言实现(二)

    万次阅读 热门讨论 2016-05-03 10:38:08
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  • R语言 去掉NA求均值

    千次阅读 2020-07-31 21:05:09
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  • R语言向量_NA与NULL值

    千次阅读 2017-04-23 10:40:19
    7 NA与NULL值 NA的使用 NA是指缺失值 > x > x [1] 88 NA 12 168 13 ...有缺失值,无法计算mean()均值,但通过把可选的参数na.rm(意思是移除NA)设置为真(T),可以计算其余元素的均值, ...[1] "nume
  • 继续使用sRNAnalyzer完成miRNA分析任务,今天要解决的是填充空白值和去除重复列的问题。由于生成的样品定量结果是在多个miRNA数据库中进行比对,因此生成的miRNA会重复出现,需要去重。同时,对于某些样品的reads...
  • 怎么将na给去除却不删除整行
  • gene hsap mmul mmus rnor cfam 1 ENSG00000208234 0 NA NA NA NA 2 ENSG00000199674 0 2 2 2 2 3 ENSG00000221622 0 NA NA NA NA ...NA NA NA NA 6 ENSG00000221312 0 1 2 3 2 如果要去除有NA的行...
  • R语言读取csv文件删除缺失值

    千次阅读 2020-05-19 17:20:53
    数值型数据使用na.omit(data)。 newdata<...打开csv文件,第三行数据存在空值。 将空缺值的列定义成数字,才能读出NA。添加na.strings=c(‘NA’,’’) data<-read.csv(‘车险数据.csv’,stri
  • R语言 处理缺失值

    千次阅读 2020-07-18 15:40:41
    R语言进行计算时,缺失值不会被直接剔除,包含缺失值的数值型数据,R语言不会去计算均值等相关统计量,于是迫切需要对缺失数据处理,在进行缺失数据处理的时候,通常分为两种情况:替代和删除。 首先,需要确定哪里...
  • 笔者寄语:情感分析中对文本处理的数据的小技巧要求比较高,笔者在学习时候会为一些小技巧感到头疼不已。
  • 题外话:在文章正式开始之前,我还是想先写一点题外话,一是为了引出写作这篇博客的目的,二则是希望能够记录下现在的所思所想为以后留个...而数据分析作为我在学生时代就已经有所接触的方向,确实对我有着很大的吸引,
  • 常用操作NA/NaN/NULL/Inf 等空值相关 常用操作 NA/NaN/NULL/Inf 等空值相关 定义 ...去除空值 df = na.omit(df) 或者在一些函数中也可以使用 na.rm=T 来去除产生的空值 替换空值 df[is.na(df) = 0 .
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  • xlab指定横轴标签名称 # main指定图的标题 # paste0()函数将'graph of'和变量名称粘贴一起 # col指定直方图各柱填充颜色 dev.off() # 输出至PDF ·Part Ⅴ 小结 数据来源可从数据挖掘——基于R语言的实战 过一遍理解...
  • R语言矩阵/缺失值处理

    万次阅读 2016-07-27 22:15:48
    应用统计模型(如线性模型或广义线性模型),最 后 ,pool()函数将这些单独的分析结果整合为一 组结果。最终模型的标准误和p值都将准确地反映出由于缺失值和多重插补而产生的不确定性。 > library(mice) >...
  • R语言基础

    2021-07-25 09:38:14
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  • data.train('D:/R语言kaggle案例实战/Kaggle第八节课/data/train.csv') data.test('D:/R语言kaggle案例实战/Kaggle第八节课/data/test.csv') data.train[is.na(data.train)]将空值赋值为-1 data.test[is.na(data....
  • R语言基础学习笔记

    2021-08-05 22:35:26
    R语言更多的用于数据分析中,算是一个比较有特色的一个语言 学习的主要内容为 数据类型 数据结构 函数 控制流(判断循环) 文件读取 数据类型 R数据类型主要为字符character,数字numeric,和逻辑值logical is....

空空如也

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r语言分析去除空值