%INCLUDE '00@HEADER.SAS'; %LET dir=..\04@Model;LIBNAME cc "&dir"; %MACRO ModelVariable; PROC DATASETS LIBRARY=S NODETAILS NOLIST; DELETE ModelVariableList ; RUN; %DO SM=0 %TO 9; PROC APPEND BASE=S.ModelVariableList DATA=CC.model_params&S

https://study.163.com/course/courseMain.htm?share=2&shareId=400000000398149&courseId=1006383008&_trace_c_p_k2_=cd6d8636673a4b03b5f77ca55979c1a7 python删除空缺值用df.dropna函数 函数参数如下 DataFrame.dropna(self, axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, 

Pandas使用这些函数处理缺失值: isnull和notnull:检测是否是空值,可用于df和series dropna:丢弃.删除缺失值 axis : 删除行还是列,{0 or 'index', 1 or 'columns'}, default 0 how : 如果等于any则任何值为空都删除,如果等于all则所有值都为空才删除 inplace : 如果为True则修改当前df,否则返回新的df fillna:填充空值 value:用于填充的值,可以是单个值,或者字典(key是列名,valu

Pandas中的缺失值是指nan.None和NaT.如果需要把inf 和 -inf视为缺失值,需要设置 pandas的选项: pandas.options.mode.use_inf_as_na = True 注意,None和None是相等的,但是缺失值和其他任何值(包括缺失值)是不相等的. >>> None==None True >>> np.nan == np.nan False 一,检测缺失值 检测缺失值的函数是isna()和notna(),在DataFrame和S

Abstract During the course fo doing data analysis and modeling, a significant amount of time is spend on data preparation: loading, cleaning, transforming, and rearrangin. 在整个数据分析建模过程中, 大量的时间(80%)的时间是用在了数据的预处理中, 如数据清洗, 加载, 标准化, 重塑等. Such tasks are of

SAS中的Order By - Proc Sort 1.排序proc sort proc sort在按数据集中某一个变量或几个变量的升序或降序将记录重新排列,并把结果保存在输出数据集中,如果不另外指定输出数据集,则覆盖输入数据集. 在data步和proc步某些操作中,当需要用到by语句时,一般都需要源数据集按照by语句中的变量事先排序,这里就需要用到proc sort. By - Proc Sort"> (1)语法格式 PROC SORT  ; BY  variable-1 <...

一.简介 在实际工作中,遇到数据中带有缺失值是非常常见的现象,简单粗暴的做法如直接删除包含缺失值的记录.删除缺失值比例过大的变量.用0填充缺失值等,但这些做法会很大程度上影响原始数据的分布或者浪费来之不易的数据信息,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,以展现处理缺失值时的主要路径: 二.相关函数介绍 2.1  缺失值

目录 1. 数据文件 2. 读数据 3. 查找数据 4. 替换数据 4.1 一对一替换 4.2 多对一替换 4.3 多对多替换 5. 插入数据 6. 删除数据 6.1 删除列 6.2 删除行 7. 处理缺失值 7.1 数据准备 7.2 查看缺失值 7.3 删除缺失值 7.4 缺失值的填充 8. 处理重复值 8.1 删除重复行 8.2 删除某一列中的重复值 8.3 获取唯一值 9 排序数据 9.1 用sort_values()函数排序数据 9.2 用rank()函数获取数据的排名 10 rank(

dplyr包是Hadley Wickham的新作,主要用于数据清洗和整理,该包专注dataframe数据格式,从而大幅提高了数据处理速度,并且提供了与其它数据库的接口:tidyr包的作者是Hadley Wickham, 该包用于"tidy"你的数据,这个包常跟dplyr结合使用. 本文将介绍dplyr包的下述五个函数用法: 筛选: filter() 排列: arrange() 选择: select() 变形: mutate() 汇总: summarise() 分组: group_by(

tidyr包的作者是Hadley Wickham.这个包常跟dplyr结合使用.本文将介绍tidyr包中下述四个函数的用法: gather—宽数据转为长数据.类似于reshape2包中的melt函数 spread—长数据转为宽数据.类似于reshape2包中的cast函数 unit—多列合并为一列 separate—将一列分离为多列 1.载入包 # 使用datasets包中的mtcars数据集做演示 library(tidyr) library(dplyr) head(mtcars)

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

Python中的pandas模块进行数据分析. 接下来pandas介绍中将学习到如下8块内容:1.数据结构简介:DataFrame和Series2.数据索引index3.利用pandas查询数据4.利用pandas的DataFrames进行统计分析5.利用pandas实现SQL操作6.利用pandas进行缺失值的处理7.利用pandas实现Excel的数据透视表功能8.多层索引的使用 一.数据结构介绍 在pandas中有两类非常重要的数据结构,即序列Series和数据框DataFrame.Ser

1.使用C函数连接数据 2.使用c,cbind,rbind结合变量 3.使用Vector函数结合数据 4.使用矩阵结合数据5.使用data.frame函数结合数据 6.使用list函数结合数据 c 向量 数组 矩阵 数据框 列表 1.使用C函数连接数据se<-c(59, 55, 53.3, 44, 44)  #可以在逗号的任一一边加上空格 增加代码的可读性#查看severe的前3个值se[1:3]#查看除了第2个之外的所有值se[-2]#可以做对数据做如下的操作:sum mean max min

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

Offical Website :http://pandas.pydata.org/ 一:两种基本的数据类型结构 Series 和 DataFrame 先来看一下Series import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #Series s = pd.Series([i*2 for i in xrange(1 , 11)]) print s 打印结果为: 0 2 1 4 2 6 3 8 4 10 5

学习利用python进行数据分析的笔记&下星期二内部交流会要讲的内容,一并分享给大家.博主粗心大意,有什么不对的地方欢迎指正~还有许多尚待完善的地方,待我一边学习一边完善~ 前言:各种和数据分析相关python库的介绍(前言1~4摘抄自<利用python进行数据分析>) 1.Numpy: Numpy是python科学计算的基础包,它提供以下功能(不限于此): (1)快速高效的多维数组对象naarray (2)用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数 (3)用于读写硬盘上

一.缺失值 sklearn中的preprocessing下有imputer,可进官方文档参考.这里主讲pandas. 拿到数据,一般先检查是否有缺失值,用isnul()或notnull(). 再决定dropna(),还是fillna(). 1.1 检查是否有缺失值 isnull().notnull() import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({"col_1":[1, 2, 3, 666, 1480], "

前言: 最近公司有数据分析的任务,如果使用Python做数据分析,那么对Pandas模块的学习是必不可少的: 本篇文章基于Pandas 0.20.0版本 话不多说社会你根哥!开干! pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pandas==0.20.0 一.数据分析需要的基本数据结构 数据统计.分析建立在二维表为基础数据结构之上,每一行称为1个Case,每1列成为1个variable : 按列分析:分析每 1个变量的变化.趋势

接下来pandas介绍中将学习到如下8块内容:1.数据结构简介:DataFrame和Series2.数据索引index3.利用pandas查询数据4.利用pandas的DataFrames进行统计分析5.利用pandas实现SQL操作6.利用pandas进行缺失值的处理7.利用pandas实现Excel的数据透视表功能8.多层索引的使用 一.数据结构介绍 在pandas中有两类非常重要的数据结构,即序列Series和数据框DataFrame.Series类似于numpy中的一维数组,除了通吃一维

特征处理是特征工程的核心部分,特征工程是数据分析中最耗时间和精力的一部分工作,它不像算法和模型那样式确定的步骤,更多的是工程上的经验和权衡,因此没有统一的方法,但是sklearn提供了较为完整的特征处理方法,包括数据预处理,特征选择,降维等.首次接触到sklearn,通常会被其丰富且方便的算法模型库吸引,但是这里介绍的特征处理库也非常强大! 经过前人的总结,特征工程已经形成了接近标准化的流程,如下图所示(此图来自此网友,若侵权,联系我,必删除) 1 特征来源——导入数据 在做数据分析的时候,特征

这里利用ben的项目(https://github.com/ben519/DataWrangling/blob/master/Python/README.md),在此基础上增添了一些内容,来演示数据清洗的主要工作. 以下是一份简单的交易数据,包括交易单号,交易日期,产品序号,交易数量,单价,总价. 准备工作:导入pandas import pandas as pd 读取数据: pd.read_excel(), pd.read_csv(), pd.read_json(), pd.read_sql(