0 引言 对于一些数据集,不可避免的出现缺失值.对缺失值的处理非常重要,它是我们能否继续进行数据分析的关键,也是能否继续大数据分析的数据基础. 1 缺失值分类 在对缺失数据进行处理前,了解数据缺失的机制和形式是十分必要的.将数据集中不含缺失值的变量称为完全变量,数据集中含有缺失值的变量称为不完全变量.从缺失的分布来将缺失可以分为完全随机缺失,随机缺失和完全非随机缺失. 完全随机缺失(missing completely at random,MCAR):指的是数据的缺失是完全随机的,不依赖于任何不

R语言中的因子就是factor,用来表示分类变量(categorical variables),这类变量不能用来计算而只能用来分类或者计数. 可以排序的因子称为有序因子(ordered factor). factor() 用来生成因子数据对象,语法是: factor(data, levels, labels, ...) 其中data是数据,levels是因子的级别向量,labels是因子的标签向量. 以我的10个月的fitbit数据为例,创建一个因子 fitbit <- read.csv("

因子提供了一个简单并且紧凑的形式来处理分类(名义上的)数据.因子用”水平level”来表示所有可能的取值.如果数据集有取值个数固定的名字变量,因子就特别有用. > g<-c("f","m","f","f","m") > g [1] "f" "m" "f" "f" "m" > g<

#缺失值 Missing Value > #NaN不可识别NA> x <- c(1,NA,2,NA,3) > is.na(x)[1] FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE > is.nan(x)[1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE > #NA可识别NaN> y <- c(1,NaN,2,NaN,3) > is.na(y)[1] FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE > is.nan

写在前面:数据处理是数据分析与挖掘必不可少的步骤.下面列出一些常用的数据处理操作. 一.类型转换 用class()查看数据的类型,用as.类型名()进行类型转换. > num <- as.numeric(c(1,2,3,4,5,6))> num[1] 1 2 3 4 5 6> class(num)[1] "numeric"> char <- as.character(num)> char[1] "1" "2&quo

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~ --------------------------- 分箱法在实际案例操作过程中较为常见,能够将一些数据离散化,等级化,比如年龄段,我们并不想知道确切的几岁,于是乎可以将其分组.分段. 基础函数中cut能够进行简单分组,并且可以用于等宽分箱法. cut函数:cut(x, n):将连续型变量x分割为有着n个水平的因子.(参考来自: R语言︱数据集分组.筛选) [plain] view plain c

R语言函数化学习笔记3 R语言常用的一些命令函数 1.getwd()查看当前R的工作目录 2.setwd()修改当前工作目录 3.str()可以输出指定对象的结构(类型,位置等),同理还有class():返回对象的类型和typeof():返回对象的低级内部类型 4. install.packages("包名"),github上面也可以下载,好像是用devtools这个包,先加载哈 5. update.packages("包名") 更新包 6.library(包)使用

R语言基础:数组和列表 数组(array) 一维数据是向量,二维数据是矩阵,数组是向量和矩阵的直接推广,是由三维或三维以上的数据构成的. 数组函数是array(),语法是:array(dadta, dim),其中data必须是同一类型的数据,dim是各维的长度组成的向量. 1.产生一个三维和四维数组. 例1:xx <- array(1:24, c(3, 4, 2)) #一个三维数组 例2:yy <- array(1:36, c(2, 3, 3, 2)) #一个四维数组   2.dim()函数可

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

本文作者:任坤,厦门大学王亚南经济研究院金融硕士生,研究兴趣为计算统计和金融量化交易,pipeR,learnR,rlist等项目的作者. 近年来,非关系型数据逐渐获得了更广泛的关注和使用.下面分别列举了一个典型的关系型数据表和一个典型的非关系型数据集. 关系型数据:一组学生的基本数据,包括姓名(Name).性别(Gender).年龄(Age)以及专业(Major). NAME GENDER AGE MAJOR Ken Male 24 Finance Ashley Female 25 Statis

在数据分析中,对缺失值的处理是很关键一步,一般用summary()函数 a<-c(,,,NA) B<-c("a","b","c","D") d<-data.frame(a,B) summary(d) a B Min. : 1st Qu.: Median : Mean : 3rd Qu.:2.5 Max. :3.0 NA's :1 但通过R语言的VIM包的aggr函数可以做缺失值的图形化展示: library(

R语言因子 因子是它们用于将数据进行分类并将其存储为级别的数据对象.它们可以同时存储字符串和整数.它们在具有唯一值的有限数目的列是有用的. 例如,"male, "Female" 和 True, False 等. 它们在统计建模的数据分析非常有用. 使用 factor() 函数通过采取向量作为输入来创建因子. 示例 # Create a vector as input. data <- c("East","West","E

R语言函数化学习笔记 1.apply函数 可以让list或者vector的元素依次执行一遍调用的函数,输出的结果是list格式 2.sapply函数 原理和list一样,但是输出的结果是一个向量的形式 3.vapply 这个函数输出的结果更加详细,但是函数使用的时候需要多写一个几个参数来控制 Use vapply Before you get your hands dirty with the third and last apply function that you'll learn abo

R语言函数化编程笔记2 我学过很多的编程语言,可以我写的代码很啰嗦,一定是我太懒了.或许是基础不牢地动山摇 1.为什么要学函数 函数可以简化编程语言,减少重复代码或者说面向对象的作用 2.函数 2.1创建函数 例如创建一个简单的求和函数 su<-function(x,y){ x+y } 2.2 调用函数 su(2,3) ##5 简单的调用函数 函数名(参数赋值) 2.3 泛化函数 就是使编写的一个函数更加通用 可以处理各种运算 calc<-function(x,y,type){ if (typ

R语言函数化编程笔记1 notes:有一个不错的网站叫做stack overflow,有问题可以从上面找或者搜索答案,会有大佬相助. 在github上面可以找到很多R的扩展包,如果自己额修改被接受,那么就会成为该包的贡献者.. R的编辑器 一般会在Rstudio中编写一个脚本文件来执行多行代码,可以编写R脚本,Rmarkdown文档,网页等,或者C++源代码 常用快捷键 ctrl+enter组合键运行选中命令 ctrl+shift+S组合键执行当前文档,也就是依次执行当前文档中的所有表达式 Ta

接R语言笔记3--实例1 R语言中的可视化函数分为两大类,探索性可视化(陌生数据集,不了解,需要探索里面的信息:偏重于快速,方便的工具)和解释性可视化(完全了解数据集,里面的故事需要讲解别人:偏重全面,美观的工具). R语言中的绘图包: graphics(自带) >探索性 lattice >探索性 ggplot2 >解释性 1.对x1进行直方图分析,绘制直方图hist()       2.探索各科成绩的关联关系,散点图绘制函数plot()            3.列联表分析,列联函数t

################################################### 问题:给某一列赋值.分组.分类.因子化   18.4.24 如何把 data.frame 中的某一列,赋值.即分组分类,, 解决方案: 先 复制 要赋值的这一列, iris1<- iris;  range(iris1$Sepal.Length)    #[1] 4.3  7.9 得到数据范围,为下面分段 方法一: 常规赋值,,可适用于被赋值列为 numeric.character 均可.为 n

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

此书网上有英文电子版:Machine Learning with R - Second Edition [eBook].pdf(附带源码) 评价本书:入门级的好书,介绍了多种机器学习方法,全部用R相关的包实现,案例十分详实,理论与实例结合. 目录 第一章 机器学习简介 第二章 数据的管理和理解 第三章 懒惰学习--使用近邻分类 第四章 概率学习--朴素贝叶斯分类 第五章 分而治之--应用决策树和规则进行分类 第六章 预测数值型数据--回归方法 第七章 黑箱方法--神经网络和支持向量机 第八章 探

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:本文大多内容来自未出版的<数据挖掘之道>的情感分析章节.本书中总结情感分析算法主要分为两种:词典型+监督算法型. 监督算法型主要分别以下几个步骤: 构建训练+测试集+特征提取(TFIDF指标)+算法模型+K层交叉验证.可与博客对着看:R语言︱词典型情感分析文本操作技巧汇总(打标签.词典与数据匹配等) ----------------

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: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. 主要包括以下内容: 1.批量读取txt字符文件(导入.文本内容逐行读取.加入文档名字). 2.文本清洗(一级清洗,去标点:二级清洗去内容:三级清洗,去停用词) 3.词典之间匹配(有主键join.词库匹配%in%) 4.分词之后档案id+label