我们发现这张Gary.csv表格存在学生成绩不完全的(五十三名学生,三名学生存在成绩不完整.共四个不完整成绩) 79号大学语文.高等数学 96号中国近代史纲要 65号大学体育 (1)NA表示数据集中的该数据遗失.不存在.在针对具有NA的数据集进行函数操作的时候,该NA不会被直接剔除.如x<-c(1,2,3,NA,4),取mean(x),则结果为NA,如果想去除NA的影响,需要显式告知mean方法,如 mean(x,na.rm=T):NA是没有自己的mode的,在vector中,它会“追随”其他数

Python3 内置函数 abs(x) 返回一个数的绝对值.参数可以是一个整数或者一个浮点数.如果参数是一个复数,那么将返回它的模. >>> abs(-123456) 123456 >>> abs(123456) 123456 all(iterable) 当 iterable 中所有元素都为 True 时(或者 iterable 为空),返回 True .相当于: def all(iterable): for element in iterable: if not el

  在实际的工作中我们还需要经常用到指定某个时间生成 例如:需要找到昨天到今天此时此刻的注册用户. 我们需要做两件事情: 得到当前的时间unix时间戳.用time()函数就可以直接搞定 那么昨天指定时间该怎么生成呢.这个时候我们就需要使用到 mktime()函数 .简称:make time.创建时间. 生成出来的时间最好是unix时间戳.因为是1970年1月1日0时到现在的时间.我们做一个区间判断,就把昨天到今天注册的用户按照时间筛选出来了. 我们的mktime()函数可以对一个日期和时间获得一

1. ES2015中的箭头函数 JavaScript有一级函数的特性,也就是说,函数像其他值一样可以当成参数传来传去. var result = [1,2,3].reduce(function(total, current){ return total + current; }, 0) //6; 使用箭头函数改造一下: var result = [1,2,3].reduce((totoal, current) => total + current, 0); console.log(result)

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:缺失值是数据清洗过程中非常重要的问题(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. 大致的步骤简介如下: 缺失数据集--MCMC估计插补成几个数据集--每个数据集进行插补建模(glm.lm模型)--将这些模型整合到一起(pool)--评价插补模型优劣(模型系数的t统

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:异常值处理一般分为以下几个步骤:异常值检测.异常值筛选.异常值处理. 其中异常值检测的方法主要有:箱型图.简单统计量(比如观察极值) 异常值处理方法主要有:删除法.插补法.替换法. 提到异常值不得不说一个词:鲁棒性.就是不受异常值影响,一般是鲁棒性高的数据,比较优质. 一.异常值检验 异常值大概包括缺失值.离群值.重复值,数据不一致.

在数据挖掘的过程中,数据预处理占到了整个过程的60% 脏数据:指一般不符合要求,以及不能直接进行相应分析的数据 脏数据包括:缺失值.异常值.不一致的值.重复数据及含有特殊符号(如#.¥.*)的数据 数据清洗:删除原始数据集中的无关数据.重复数据.平滑噪声数据.处理缺失值.异常值等 缺失值处理:删除记录.数据插补和不处理 主要用到VIM和mice包 install.packages(c("VIM","mice")) 1.处理缺失值的步骤 步骤: (1)识别缺失数据:

Pattern.compile函数:Pattern Pattern.compile(String regex, int flag) flag的取值范围如下: Pattern.CANON_EQ,当且仅当两个字符的"正规分解(canonical decomposition)"都完全相同的情况下,才认定匹配.比如用了这个标志之后,表达式"a\u030A"会匹配"?".默认情况下,不考虑"规范相等性(canonical equivalence)

subst字符串替换函数 $(subst <from>, <to>, <text>),把<text>中的<from>字符串替换成<to>,返回被替换过的字符串 SRC:=/mnt/hgfs/share/123 DES:=$(subst /mnt,/root,$(SRC)) #ATTENTION:是,/root不是, /root all: @echo $(SRC) @echo $(DES) /mnt/hgfs/share/123 /ro

本篇文章还是学习<程序员的SQL金典>内容的记录,此次将讲解的是SQL SERVER常用的其它函数.(其它数据库这里就不罗列了,想看更多的可以关注<程序员的SQL金典>). 具体的其他函数包括:类型转换的函数.空值处理的函数.流程控制函数.SQL SERVER独有函数.   类型转换的函数 CAST ( expression AS data_type)函数         CONVERT ( data_type, expression)函数 上面两个函数都是SQL SERVER提供

1. 正则表达式是一种字符串搜索和匹配的工具 2. php中常用正则表达式函数 preg_match($pattern, $subject) preg_match_all($pattern, $subject, array &$matches) preg_replace($pattern, $replacement, $subject) preg_filter($pattern, $replacement, $subject) preg_grep($pattern, array $input)

第七章:Makefile的条件执行 条件语句可是是两个不同的变量.或者变量和常量值的比较: 7.1例子: 对变量“CC”进行判断,其值如果是“gcc ”那么在程序连接时使用库“libgnu.so”或者“libgnu.a ”,否则不链接任何库. …… libs_for_gcc = -lgnu normal_libs = …… foo: $(objects) ifeq ($(CC),gcc) $(CC) -o foo $(object s) $(libs_for_gcc) else $(CC) -o

1.1       字符操作函数使用 在Makefile中可以使用函数来处理变量,从而让我们的命令或是规则更为的灵活和具有智能.make所支持的函数也不算很多,不过已经足够我们的操作了.函数调用后,函数的返回值可以当做变量来使用.函数调用,很像变量的使用,也是以"$"来标识的,其语法如下:$(<function> <arguments> )或是${<function> <arguments>}这里,<function>就是函数

1.subst字符串替换函数 $(subst <from>,<to>,<text>) 名称:字符串替换函数——subst. 功能:把字串<text>中的<from>字符串替换成<to>.    返回:函数返回被替换过后的字符串. 例子: comma := , empty := space := $(empty) $(empty) string := a b c d bar :=$(subst $(space),$(comma),$(s

Makefile 中的函数 Makefile 中自带了一些函数, 利用这些函数可以简化 Makefile 的编写. 函数调用语法如下: $(<function> <arguments>) # 或者 ${<function> <arguments>} <function> 是函数名 <arguments> 是函数参数 1.1 字符串函数 字符串替换函数: $(subst <from>,<to>,<text&

前言 学习make和makefile的主要目的是分析大型项目的源代码的关系,上一节我们讲述了makefile 中的变量,本节主要学习一下 makefile 中的函数,首先函数肯定可以分为几部分: 内置函数 用户自动义函数 函数的调用 .. 函数的语法 make 下所有函数都有如下形式: 1 $(function-name arg1[,arg2,arg3,..]) 我们首先来看内置函数: 内置函数 make 的内置函数可分类如下: 字符串函数 $(filter pattern -,text) pa

strip函数:$(strip text) 函数功能:去除字符串空格函数 示例: STR =        a    b c      LOSTR = $(strip $(STR)) #结果是"a b c". -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Publication的属性 immediate_sync 控制 Snapshot 文件的创建,如果属性 immediate_sync设置为true,那么snapshot file在snapshot agent 每次 run的时候都会创建.如果设置为false,snapshot file 只在subscription创建时才会创建. 在创建Snapshot file之后,如果对article 进行update,会产生 pending transaction,这些transaction会被写入到d

tidyr包:reshape2的替代者,功能更纯粹 tidyr包的应用 tidyr主要提供了一个类似Excel中数据透视表(pivot table)的功能;gather和spread函数将数据在长格式和宽格式之间相互转化,应用在比如稀疏矩阵和稠密矩阵之间的转化;separate和union方法提供了数据分组拆分.合并的功能,应用在nominal数据的转化上 R将整洁数据定义为:每个变量的数据存储在自身的列中,每个观测值的数据存储在其自身的行中.整洁数据是进行数据再加工的基础. tidyr包主要涉

setwd("d:/r/r-data/")data=read.table("salary.txt",header=T)attach(data)mean(Salary) #工资的平均值length(Salary) #数据个数cumsum(Salary) #累加 salary1=cut(Salary,3) #将数据分为三组table(salary1) salary1=cut(Salary,3,labels=c("low","medium&q