在中有条件地用NA替换零 - 腾讯云开发者社区

在这两个超平面范围内的区域称为间隔**(margin) ，**线性可分下的间隔也被称为"硬间隔"（区别于近似线性可分下的软间隔），最大间隔超平面就是位于它们正中间的超平面 **"支持向量"这个概念，通常，在一个数据集中有着无数的样本点...信用卡的例子（给或者不给信用卡）：将不同的条件按照W权重去计算得到score，如果超过某个值就给信用卡，如果没有就不给。公式就是 wx-threshole,大于零就给，小于零就不给。 ?...对于可以完美分隔的线还有一个性质我们算出来的分数与我们想要的分数是同号的，所以两者相乘大于零； ? 那么我们的公式就可以改写：可以替换成x,y代表的式子，那么绝对值就可以脱掉 ?...所以增大条件对我们最佳解没有影响。最终的求解 ? image.png 下面用例子讲解 ?...可以用二次规划求解》。。。。。。 ?

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RNA-seq 差异分析的细节详解 (5)

关于 p 值设为 NA 的说明：结果表中的某些值可能因为以下原因被设为 NA：如果一行中的所有样本计数都为零，那么 baseMean 列将显示为零，对应的对数变化倍数估计值、p 值和调整后的 p 值都会设为...NA。...下文将介绍如何自定义异常值过滤以及如何替换异常值和重新拟合。如果一行因为自动独立过滤而被筛选掉，因为其平均标准化计数较低，那么只有调整后的 p 值会被设为 NA。...实际上，DESeq2能够处理任何可以用固定效应项来描述的实验设计，包括多因素设计、包含交互作用的设计、涉及连续变量的设计、样条函数等。通过在设计公式中加入额外的变量，可以控制计数数据中的额外变异。...例如，如果实验条件样本在不同实验批次中分布均匀，将批次作为一个因素纳入设计中，可以提高发现由条件引起的差异的敏感性。当这些额外变量本身也是研究的重点，而不仅仅是控制变量时，有多种分析方法可供选择。

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「R」逻辑回归、决策树、随机森林

数据集中有１０个单元包含缺失数据而无法判别。在验证集上，正确分类的模型（准确率，accuracy）为(76+118)/200=97%。...条件推断的算法如下：对输出变量与每个预测变量间的关系计算p值。选取p值最小的变量。在因变量与被选中的变量间尝试所有可能的二元分割（通过排列检验），并选取最显著的分割。...假设训练集中共有N个样本单元，M个变量，则随机森林算法如下：从训练集中随机有放回地抽取N个样本单元，生成大量决策树。在每一个节点随机地抽取m<M个变量，将其作为分割节点的候选变量。...benign malignant benign 117 3 malignant 1 79 randomForest()函数从训练集中有放回地随机抽取...na.action=na.roughfix参数可将数值变量中的缺失值替换成对应列的中位数，类别变量中的缺失值替换成对应列的众数类（若有多个众数则随机选一个）。

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正则表达式学习笔记

正则表达式(regular expression)描述了一种字符串匹配的模式（pattern），可以用来检查一个串是否含有某种子串、将匹配的子串替换或者从某个串中取出符合某个条件的子串等。...，有时也需要匹配非集合中的字符，在正则表达式中，我们可以使用^字符对集合进行取非操作 s = 'na.txt' \ 'na2.txt' \ 'sa1.txt' \ 'ca1.txt...只能匹配一个字符(或字符集合)的零次或一次出现，最多不能超过一次。...<= 嵌入条件正则表达式里的条件要用?来定义 ?匹配前一个字符或表达式，如果它存在的话 ?= 和?...<=匹配前面或后面的文本，如果它存在的话根据一个回溯引用来进行条件处理根据一个前后查找来进行条件处理注：上述环境在ubuntu16.04 lts Python3.5中测试成功上述文字皆为个人看法

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R语言泰坦尼克号随机森林模型案例数据分析

随机森林模型比上面的决策树桩更深地生长树木，实际上默认行为是尽可能地将每棵树生长出来，就像我们在第三课中制作的过度拟合树一样。...如果你在我们的例子中有非常强大的功能，例如性别，那么这个变量可能仍然会支配你大多数树木的第一个决定。第二个随机来源虽然超越了这个限制。...NA's 0.17 21.00 28.00 29.88 39.00 80.00 263 在整个时间里，1309个中有263个值丢失了，这个数字高达20％！一些新的语法要使用。...因此，让我们使用可用的年龄值在数据子集上生成一个树，然后替换缺少的那些： > combi$Age[is.na(combi$Age)] na(combi...虽然空白不会像我们的模型那样成为一个问题NA，因为我们无论如何都要清理，让我们摆脱它。因为在南安普顿这么少的观察和如此大多数的登船，让我们用“S”代替那两个。首先，我们需要找出他们是谁！

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R语言泰坦尼克号随机森林模型案例数据分析|附代码数据

随机森林模型比上面的决策树更深地生长树木，实际上默认是尽可能地将每棵树生长出来。随机森林以两种方式做到这一点。第一个技巧是使用套袋。Bagging会对您的训练集中的行进行随机抽样。...rpart它有一个很大的优点，它可以在遇到一个NA值时使用替代变量。在我们的数据集中，缺少很多年龄值。如果我们的任何决策树按年龄分割，那么树将搜索另一个以与年龄相似的方式分割的变量，并使用它们代替。...NA's 0.17 21.00 28.00 29.88 39.00 80.00 263 1309个中有263个值丢失了，这个数字高达20％！此子集是否缺少值。...因此，让我们使用可用的年龄值在数据子集上生成一个树，然后替换缺少的那些样本： > combi$Age[is.na(combi$Age)] na(combi...我们可以which用于此： > which(combi$Embarked == '') [1] 62 830 然后我们简单地替换这两个，并将其编码为一个因素： > combi$Embarked <-

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R tips：monocle安装调试

bug解析这个错误其实很简单的，就是if语句中条件逻辑值长度大于1。...作如下场景描述：有一个向量可能存在NA值，如果存在NA则需要将NA值替换为0。...由于旧版本R会只提取第一个值（FALSE）为用，因此就会导致if语句体并未被执行，但是问题是vec的第5个元素就是NA值，是需要处理的。...根据正确的分析逻辑，其if判断条件应改为any(is.na(vec))，只要有NA值，就需要处理。所以新版本R对这种情况的强制报错是一个好事情，减少了潜在bug的产生。...修复函数bug monocle的构建cds对象、降维聚类、构建轨迹的过程中有两个bug位点，均是报错“Error: the condition has length > 1”。

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(DESeq2) Why are some p values set to NA?

对于异常值替换，在 DESeq中保留原始计数，并将替换计数保存为矩阵，命名为 assays(dds)中的 replaceCounts。...请注意，如果在设计中存在连续自变量，则不会自动执行异常值检测和替换，因为我们当前的方法涉及对组内方差进行鲁棒估计，难以简单地扩展到连续协变量。...自动异常值过滤/替换在仅有少量异常值的情况下最为有用。...当报告的异常值数量有数千个时，可能更有意义地关闭异常值过滤/替换（使用 DESeq函数中的 minReplicatesForReplace = Inf和 results函数中的 cooksCutoff...，我们介绍了三种DESeq2结果输出NA的情况：如果在一行中，所有样本的计数都为零，则基础平均值（baseMean）列将为零，log2 FC、p值和调整后的p值都将被设置为NA 如果一行平均归一化计数较低

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Python正则表达式（上）

如果我们对字符串有要求，我们就可以通过正则表达式把它表示出来，我们可以用正则表达式去匹配符合规则的字符串；正则表达式的处理对象是字符串，主要应用正则表达式的操作有：验证查找替换 1....待捕获的表达式用小括号括起来，编号从1开始，后面通过反斜杠加数字标号进行调用。...:就可以了，表示只捕获数据了，只用来表达条件。回到我们前面的案例，英文句子中匹配单词，怎样才能完整显示呢？...P=number01)\b","fdadd abcba")) 八、零宽断言 Python正则表达式的零宽断言有着不同的称呼：零宽度断言、预搜索、环视等等，它是干嘛的呢？...=[.]com)","www.baidu.com")) 输出结果： ['baidu'] 注意：匹配输出的内容是零宽断言括号外面的部分正则表达式是一个非常强大的工具，熟练地使用正则表达式能加大地提高我们代码的效率

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python数据清洗

数据的质量直接关乎最后数据分析出来的结果，如果数据有错误，在计算和统计后，结果也会有误。所以在进行数据分析前，我们必须对数据进行清洗。...数据清洗也是一个迭代的过程，实际项目中可能需要不止一次地执行这些清洗操作。缺省参数 nan 将元素只为None 则显示为缺省参数NaN # 读取数据 file = '....|\$',np.nan,regex=True)#用np.nan替换？或.或$原字符 # df.replace([r'\?',r'\$'],np.nan,regex=True)#用np.nan替换？...,r'\$'],[np.nan,'NA'],regex=True)#用np.nan替换？用 NA替换$符号 # df.replace(regex={r'\?'...NaN时，在写入文件时要添加设置缺省参数 na_rap = "NaN" 否则写入时会显示空白 # data.to_csv("frame.csv", na_rap = "NaN")

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确定你会统计？大老粗别走，教你如何识别「离群值」和处理「缺失值」！

本推文介绍了在R中如何处理丢失的数据，并介绍了处理丢失数据的一些基本技巧。在R中，“NA”表示为一个缺失的值。当将带有空单元格的Excel表导入R控制台时，这些空单元格将被NA替换。...这与STATA用“.”替换“空单元格”不同。R中的数值变量和字符变量使用相同的缺失值符号。R提供一些函数来处理缺失值。要确定向量是否包含缺少的值，可以使用is.na（）函数。...1x NA,4.1,NA,5.7) 2is.na(x) 03 缺失值的可视化缺失值的可视化可以帮助我们更直观地观察数据集中的缺失值，这将有助于我们以后对缺失值进行插值。...从以上结果中，我们可以看到该数据集中有缺失值。在可视化之前，首先使用mice包中的md.pattern()函数探索缺失的数据模式。...在我们的例子中，111个观测值没有缺失数据，35个观测值仅在Ozone变量中有缺失数据，5个观测值仅在Solar. R变量中有缺失数据。最右边的一列显示了特定缺失模式中缺失变量的数目。

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策略代码拆解3-adx

: 三元条件运算符。 ta.rma RSI中使用的移动平均线。它是指数加权移动平均线，alpha加权值 = 1 /长度。参数 source (series int/float) 待执行的系列值。...fixnan 对于给定的系列，将NaN值替换为先前的非NaN值。 nz（source）以系列中的零(或指定数)替换NaN值。返回值 `source`的值，如果它不是`na`。...na（x）测试 `x` 是否为na。 na 表示“不可用”的关键字，表示变量没有赋值。...len) / truerange) //ta.rma(plusDM, _len)计算上沿变化的移动平均线 //与truerange的计算是为了用于计算趋势 //fixnan是替换...condt L_adx = DIPlus > DIMinus and ADX > th S_adx = DIPlus th //adx的趋势判断，后续将使用于开单的条件

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R语言之缺失值处理

识别缺失值在 R 中，缺失值用 NA 表示，是“Not Available”的缩写。函数 is.na( ) 可以用于识别缺失值，其返回结果是逻辑值 TRUE 或 FALSE。...所以，上面的命令等价于： iris.sub <- iris.miss[complete.cases(iris.miss), ] 3.2 使用特定数值替换缺失值如果不想直接删除缺失值，在某些情况下，还可以尝试使用特定的数值替换缺失值...下面以变量 Sepal.Length 为例，用忽略缺失值后的均值替换该变量里的缺失值。...# 用忽略缺失值后的均值替换该变量里的缺失值 iris.miss1 <- iris.miss iris.miss1$Sepal.Length[is.na(iris.miss1$Sepal.Length...因此，这里用多重插补法比用均值替换缺失值的方法效果更好。数据框的最后一个变量 Species 是一个因子，包含 19 个缺失值。

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R In Action |基本数据管理

4.3 变量的重编码 1）将连续变量修改为一组类别值； 2）将误编码替换为正确值； 3）基于一组条件进行逻辑判断变量； 4）逻辑运算： != 不等于； == 严格等于（慎用）； !...1)leadership$age[leadership$age == 99] NA within()可以认为是数据框版本的with(),将每一行都设置为缺失值，然后按条件赋值（字符型变量，还不是有序因子...names(leadership)[6:10] <- c("item1", "item2", "item3", "item4", "item5") plyr包中有一个rename(dataframe,...（$ == NA 错误）不可能的值用NaN来标记（Not a number，不是一个数），用is.nan()，例如：sin(Inf) 4.5.2 重编码某些值为缺失值 leadership$age...4.5.3 在分析中排除缺失值针对大部分函数，可以用na.rm=TRUE参数选项，结果忽略缺失值。

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R语言用多元ARMA,GARCH ,EWMA, ETS,随机波动率SV模型对金融时间序列数据建模|附代码数据

本文将说明单变量和多变量金融时间序列的不同模型，特别是条件均值和条件协方差矩阵、波动率的模型均值模型本节探讨条件均值模型。 iid模型我们从简单的iid模型开始。...因此，如果我们用xt代替对数价格，那么先前的对数收益模型实际上就是ARIMA（p，1，q）模型，因为一旦对数价格差分，我们就获得对数收益。...方差模型 ARCH和GARCH模型对数收益率残差wt的ARCH（m）模型为其中zt是具有零均值和恒定方差的白噪声序列，而条件方差σ2t建模为其中，m为模型阶数，ω> 0，αi≥0为参数。...对数收益率残差wt建模为其中zt是具有零均值和恒定协方差矩阵II的iid白噪声序列。条件协方差矩阵Σt建模为其中Dt = Diag（σ1，t，......与SPY的相关性较小，在小于0的区间波动。 ---- 本文选自《R语言用多元ARMA,GARCH ,EWMA, ETS,随机波动率SV模型对金融时间序列数据建模》

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bcftools学习笔记(一)

还可以根据样本筛选VCF文件，用法如下 bcftools view view.vcf.gz -s NA00001,NA00002 -o subset.vcf -s参数指定想要保留的样本信息，多个样本用逗号分隔...还可以过滤突变位点，过滤的条件非常多，可以根据突变位点的类型，基因型类型等等条件进行过滤，详细的参数可以参考软件的帮助文档，这里只做一个基本示例 bcftools view view.vcf.gz -k...用法如下 bcftools sort view.vcf.gz -o sort.view.vcf 5. reheader reheader命令有两个用途，第一用途用于编辑VCF文件的头部，第二个用途用于替换...替换样本的用法如下 bcftools reheader -s sample.file view.vcf -o new.sample.vcf -s参数指定需要替换的样本名，内容如下 NA00001 NA1...NA00002 NA2 NA00003 NA3 第一列代表VCF文件中原始的样本名称，第二列代表替换后的样本名称，两类之间用空格分隔，需要注意的是，样本名不允许有空格。

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30分钟玩转「正则表达式」

使用字符区间在使用正则表达式的时候，会频繁地用到一些字符区间（0-9、A-Z）。为了简化字符区间的定义，正则表达式提供一个特殊的元字符：-作为连字符。...因为元字符在正则表达式中有特殊的含义，所以这些字符无法代表它们本身。需要在元字符的前面加上一个反斜杠进行转义——转义序列\.将匹配.本身。...匹配一个或多个字符要想匹配同一个字符（或字符集合）的多次重复，只要简单地给这个字符（或字符集合）加上一个+字符作为后缀就可以了。+匹配一个或多个字符（至少一个，不匹配零个字符的情况）。...子表达式的常见用途包括：对重复次数元字符的作用对象作出精确的设定和控制、对|操作符的OR条件作出精确的定义等等。回溯引用：前后一致匹配回溯引用有什么用首先看一个例子。...注意，被匹配到的:并没有出现在最终的匹配结果里；我们用?=向正则表达式引擎表明只要找到:就行了，不要把它包括在最终的匹配结果里——用术语来讲，就是“不消费”它。向后查找 ?

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使用Python建立你数据科学的“肌肉记忆”

在本文中，我们将练习最常用的数据预处理语法作为预热。...1.表的维度和数据类型 1.1维度这个数据中有多少行和列？...如果想更加具体地了解数据，请使用select_dtypes（）来列入或排除数据类型。问：如果我只想看2018的数据，该怎么做？...3.3 用空值对划分子集选择我们希望拥有至少50个非NA值的行，但不限列： # Drop the rows where at least one columns is NAs. # Method 1:...填充或替换（impute）NA： #fill with 0: raw_df.fillna(0) #fill NA with string 'missing': raw_df['State'].fillna

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使用 Python 进行数据清洗的完整指南

如果 NA 值在表单中作为可选问题的列中，则该列可以被额外的编码为用户回答（1）或未回答（0）。...在右图中有一个异常值，当模型试图覆盖数据集的所有点时，这个异常值的存在会改变模型的拟合方式，并且使我们的模型不适合至少一半的点。...以上两种随机错误都可以被视为空值并与其他 NA 一起估算。重复数据当数据集中有相同的行时就会产生重复数据问题。...数值列中有 NA，采用均值法估算。在 split 前完成时，使用整个数据集的均值，但如果在 split 后完成，则使用分别训练和测试的均值。...所以当模型用训练集构建时，它也会“看到”测试集。但是我们拆分的目标是保持测试集完全独立，并像使用新数据一样使用它来进行性能评估。所以在操作之前必须拆分数据集。

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【数据分析 R语言实战】学习笔记第三章数据预处理（下）

) > dim(data3) [1] 5 3 (2)替换缺失值 > data[is.na(data)]=mean(salary[!...它与其他多重插补算法的本质区别是，它在进行插补时不必考虑被插补变量和协变量的联合分布，而是利用单个变量的条件分布逐一进行插补。...3 11 qa 6 5 12 12 sh 3 4 2 3.4.2选取数据的子集在R中，选取数据子集用中括号[] > data[data$salary>...>t (data) 3.5.1揉数据函数 R中有两个揉数据函数stack()和unstack|()，用于数据长格式和宽格式之间的转换. stack()把一个数据框转换成两列:一列为数据，另一列为数据对应的列名称...利用ggplot2在一个图形中多维度地展示value值 > library(ggplot2) > p=ggplot(data=longdata,aes(x=Ozone,y=value,color=factor

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