在使用R语言处理表格时(xlsx, csv),有时里面含有缺失值,或者不规范的数值,比如下图有许多的问号"?",为了便于处理数据,这些都应该整行地删掉. 为了删掉那些包含"?"的行,需要先找到那些行,方法如下,通过 which(逻辑表达式) 函数找到对应行标 > data<- read.csv('breast_cancer.csv'); > which(data$x6=="?") [1] 24 41 140 146 159 16

更多大数据分析.建模等内容请关注公众号<bigdatamodeling> 在对变量分箱后,需要计算变量的重要性,IV是评估变量区分度或重要性的统计量之一,R语言计算IV值的代码如下: CalcIV <- function(df_bin, key_var, y_var){ N_0<-table(df_bin[, y_var])[1] N_1<-table(df_bin[, y_var])[2] iv_c<-NULL var_c<-NULL for (col in c

有这么一个需求,知道栅格上的坐标,想看看这个坐标上的栅格值是多少.坐标长这个样子 那么这样的坐标下的栅格值该怎么看 cellFromXY(the.stack$t1,c( -1505000,6835000)) 此行代码获取了该坐标位置下该像元在该栅格数据中的编号,唯一编号,执行后得到结果468,那么这就说明该像元的唯一编号为468. extract(the.stack$t1,468) 改行代码得到位于468编号处的栅格值,执行后得到了结果为23,实际上该值确实是23,因此在R语言中可以使用此方法查

关于go语言数据库存储和显示null值的问题困扰了我很久,并且也和群友讨论过这个问题,但是都没有得到相对满意和全面的答案.最近FQ找了几篇相对详细和权威的文章,分享给大家,希望和大家一起进步,go go go! 文章一:Go语言:解决数据库中null值的问题(转载国人文章) 文章二:How I handled possible null values from database rows in Golang?(需***) 文章三:Working effectively with database

在R语言中, imputeMissings包的特点是,如果空值是数值型,则使用median代替,如果使用的是character类型,则使用mode值代替. imputeMissing中,需要的包是imputeMissings. 利用 {r} install.packages("imputeMissings")下载 library(imputeMissings) filename = read.csv('lifeExpectancyData.csv') head(filename$Cou

变量可以通过使用 rm()函数来删除.下面我们删除变量var.3.然后再打印变量时出现异常错误. rm(var.3) print(var.3) 当上面的代码执行时,它产生以下结果: [1] "var.3" Error in print(var.3) : object 'var.3' not found 所有的变量可以通过使用rm()和 ls()函数来一起删除. rm(list=ls()) print(ls()) 当上面的代码执行时,它产生以下结果: character(0)

列表(List)是R中最复杂的数据类型,一般来说,列表是数据对象的有序集合,但是,列表的各个元素(item)的数据类型可以不同,每个元素的长度可以不同,是R中最灵活的数据类型.列表项可以是列表类型,因此,列表被认为是递归变量,与之相对,向量,数组,矩阵,数据框被认为是原子变量. 一,创建列表 列表由list()函数创建,每个参数使用逗号分割,用于指定列表项的内容,列表中的元素数量不限,类型不限.列表项的名称是可选的,可以创建无名的列表项:列表的每一个item,都可以显示命名,例如,name1=i

这几个都是R语言中的特殊值,都是R的保留字, NA:Not available  表示缺失值   用 is.na() 来判断是否为缺失值 NULL:表示空值,即没有内容  用 is.null() 来判断是否为空值 NaN:Not a Number,表示非数值   用 is.nan() 来判断是否为非数值 Inf:Infinite 表示无穷大  用 is.finite()   is.infinite() 来判断是否为无穷大数

为什么说JAVA中要慎重使用继承   这篇文章的主题并非鼓励不使用继承,而是仅从使用继承带来的问题出发,讨论继承机制不太好的地方,从而在使用时慎重选择,避开可能遇到的坑. JAVA中使用到继承就会有两个无法回避的缺点: 打破了封装性,子类依赖于超类的实现细节,和超类耦合. 超类更新后可能会导致错误. 继承打破了封装性 关于这一点,下面是一个详细的例子(来源于Effective Java第16条) public class MyHashSet<E> extends HashSet<E>

1 简介 万恶的null已经折磨程序员许久了,也带来了许多难以发现却造成严重损失的NullPointerException.我们需要尽可能的避免它,有一种简单的办法就是在它进入下轮处理前,我们就把它扼杀在摇篮里. 本文介绍了四类方法,分别是List接口的方法.Stream.Guava和Apache Commons Collections来删除一个List里面的null值.希望读者可以举一反三,得到更多启发. 2 四类方法 2.1 List自带的方法 List有许多remove的方法可以使用,以下

ylbtech-Docs-.NET-C#-指南-语言参考-关键字-值类型:可以 null 的值类型 1.返回顶部 1. Nullable value types (C# reference) 2019/11/04 7 分钟阅读时长 A nullable value type T? represents all values of its underlying value type T and an additional null value. For example, you can assig

在学习C语言的时候,我们常常会碰到C语言NULL值和数字 0 ,很多小伙伴搞不清楚他们之间的一个区别,今天我们就了解一下他们之间的区别,一起来看看吧! 先看下面一段代码输出什么: 输出<null> ,单步调试可以看出执行int *p=NULL,p的值为0x00000000,可以看出,NULL在实际底层调用中就是0, 在C语言中, NULL和0的值都是一样的,但是为了目的和用途及容易识别的原因,NULL用于指针和对象,0用于数值 对于字符串的结尾,使用'\0',它的值也是0,但是让人一看就知道这

R语言作为BI中ETL的工具,增删改 R语言提供了强大的R_package与各种数据库进行数据交互. 外加其强大数据变换清洗函数,为ETL提供一条方便快捷的道路. RODBC ROracal RMysql Rmongodb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/web/packages/rmongodb/vignettes/rmongodb_cheat_sheet.pdf step1 新建连接con,并查看其信息 library(RODBC) con<-odbcConn

本文对应<R语言实战>第4章:基本数据管理:第5章:高级数据管理 创建新变量 #建议采用transform()函数 mydata <- transform(mydata, sumx = x1 + x2, meanx = (x1 + x2)/2) 重编码 < 小于 <= 小于或等于 > 大于 >= 大于或等于 == 严格等于(比较浮点类型时慎用,易误判) != 不等于 !x 非x x | y x或y x & y x和y isTRUE(x) x是否为TRUE

导言:     较早之前就听说R是一门便捷的数据分析工具,但由于课程设计的原因,一直没有空出足够时间来进行学习.最近自从决定本科毕业出来找工作之后,渐渐开始接触大数据行业的技术,现在觉得是时候把R拿下了:用了3天时间,除了对R先有一个大概认识之外,也着手敲指令.由于计算机专业的底子还不错,而且先后接触过不下10种编程语言,感觉R语言入门上手还是挺简单的.下面是自己汇总的一些简单入门代码供大家参考,感兴趣的朋友也可逐行敲打测试. 1. 介绍变量.顺序结构.分支结构.循环结构.函数使用.获取帮助等知

R语言最基本的数据类型-向量(vector) 1.插入向量元素,同一向量中的所有的元素必须是相同的模式(数据类型),如整型.数值型(浮点数).字符型(字符串).逻辑型.复数型等.查看变量的类型可以用typeof(x)函数查询. > #插入向量元素 > x <- c(88,5,12,13) > x [1] 88 5 12 13 > x <- c(x[1:3],168,x[4]) #插入168数字在13之前 > x [1] 88 5 12 168 13 > 2.

前言 绘制统计图形时,半数以上的时间会花在调用绘图命令之前的数据塑型操作上.因为在把数据送进绘图函数前,还得将数据框转换为适当格式才行. 本文将给出使用R语言进行数据塑型的一些基本的技巧,更多技术细节推荐参考<R语言核心手册>. 数据框塑型 1. 创建数据框 - data.frame() # 创建向量p p = c("A", "B", "C") # 创建向量q q = 1:3 # 创建数据框:含p/q两列 dat = data.fra

矩阵(matrix)是一种特殊的向量,包含两个附加的属性:行数和列数.所以矩阵也是和向量一样,有模式(数据类型)的概念.(但反过来,向量却不能看作是只有一列或一行的矩阵. 数组(array)是R里更一般的对象,矩阵是数组的一个特殊情形.数组可以是多维的.例如:一个三维数组可以包含行.列和层(layer),而一个矩阵只有行和列两个维度 1.创建矩阵 矩阵的行和列的下标都是从1开始,如:矩阵a左上角的元素记作a[1,1].矩阵在R中是按列存储的,也就是说先存储第一列,再存储第二列,以此类推. > y

数据结构 创建向量和矩阵 函数c(), length(), mode(), rbind(), cbind() 求平均值,和,连乘,最值,方差,标准差 函数mean(), sum(), min(), max(), var(), sd(), prod() 帮助文档 函数help() 生成向量 seq() 生成字母序列letters 新建向量 Which()函数,rev()函数,sort()函数 生成矩阵 函数matrix() 矩阵运算 函数t(),矩阵加减 矩阵运算 矩阵相乘,函数diag() 矩阵

    R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快.包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度.因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率.这里我们主要讲的是它对数据框结构的快捷处理. 和data.frame的高度兼容 DT = data.table(x=rep(c("b&