复制重复观测值的数量并根据计数值生成唯一标识观测值的新ID - 腾讯云开发者社区

4、替换缺失的数据对于分类特征，我们可以添加一个类似于“_MISSING_”这样的值，这是一种新类型的值。对于数值特征，我们可以使用-999这样的特殊值来替换它。...当观察到的所有特征数据都相同的时候，就会发生这种重复现象，这是很容易发现的。我们首先要去除数据集中的唯一标识符id，然后通过删除重复数据来创建一个名为df_dedupped的数据集。...（2）基于关键特征的重复数据如何发现基于关键特征的重复数据？有时最好根据一组唯一的标识符来删除那些重复的数据。例如，同一建筑面积、同一价格、同一建筑年份的两个房产交易同时发生的可能性几乎为零。...我们可以设置一组关键特征作为交易的唯一标识符，包括timestamp、 full_sq、life_sq、floor、build_year、num_room、price_doc，我们会检查是否有基于这些标识符的副本...基于这组关键特征，共有16个副本，也就是重复数据。 ? 我们应该怎么做？我们可以根据关键特征删除这些重复数据。 ? 我们在名为df_dedupped2的新数据集中删除了16个重复数据。 ? ?

1.2K2 0

Stata 数据处理 | 一份常用并实用的命令清单

num ==1 drop num *一步实现上述命令 bysort region (pop): keep if _n==1 7. isid：变量观测值是否唯一 sysuse auto, clear...r(r) //rep78有5个不同的取值 9. duplicates：处理重复的观测值 sysuse auto, clear help duplicates duplicates report price...生成新变量的同时控制其位置 sysuse auto, clear gen price_k = price/1000, before(price) //price_k 位于 price 之前 *字符变量小写...bysort rep78: egen total_rep78 = total(one) //按照rep78分类的子样本观测值数量 order total_all total_rep78 rep78...sysuse auto, clear keeporder make mpg expand 2 //按现有观测行的2倍复制观测行 sort make 26.

4442 2

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

【SAS Says】基础篇：6. 开发数据（二）

下面的代码创建了一个Friday的新数据集，将sales数据集中的day属于Friday的观测值复制，并创建了新变量total： ?...对于这样的更新需求，如何操作？ update语句提供了这种操作，与merge语句一样，按照匹配变量来更新数据，不同点在于：匹配变量的变量值有唯一性（即不允许出现两个一样id的数据）。...; VAR variable-list; ID语句 ID语句命名变量，这些变量值将变成新的变量名，ID变量在一个数据集中只能发生一次，如果有BY语句，那么在一个by-group中，变量值必须是唯一的。...如果ID变量是数值型变量，新的变量名必须有一个下划线作为前缀（_1 or_2,for example）。如果不适用ID语句，新变量将命名为COL1，COL2等。...如果一个观测值的数据出现错误，_ERROR_会被赋值为1，否则赋值为0。错误数据包括无效数据（数值型格式变量却赋为字符串值），转换错误（0作为除数），函数中不合法的自变量（log（0））。

2.2K3 0

R in action读书笔记（2）-第五章：高级数据管理

5.4.1重复和循环 1.for结构循环重复地执行一个语句，直到某个变量的值不再包含序列seq中为止语法：for(var in seq) statement 2.while结构循环重复地执行一个语句...：ifelse(cond,statement1,statement2) #cond=TRUE 执行statement1；FALSE时执行statement2 3.switch结构根据一个表达式的值选择语句执行...调用格式为：aggregate(x,by,FUN) 其中x是待折叠的数据对象，by是一个变量名组成的列表，这些变量将被去掉以形成新的观测，而FUN则是用来计算描述性统计量的标量函数，它将被用来计算新观测中的值...1、融合数据集的融合是将它重构为这样一种格式：每个测量变量独占一行，行中带有要唯一确定这个测量所需的标识符变量。...例： Library（reshape） Mdid=(c(“id”,””time”)))) 2、重铸 cast()函数读取已融合的数据，并使用你提供的公式和一个（可选的）用于整合数据的函数将其重塑

7912 0

R数据科学|第九章内容介绍

处理关系数据有三类操作：合并连接：向数据框中加入新变量，新变量的值是另一个数据框中的匹配观测。筛选连接：根据是否匹配另一个数据框中的观测，筛选数据框中的观测。...键用于连接每对数据表的变量称为键。键是能唯一标识观测的变量（或变量集合）。键的类型有两种。主键：唯一标识其所在数据表中的观测。...例如，planes$tailnum 是一个主键，因为其可以唯一标识 planes 表中的每架飞机。外键：唯一标识另一个数据表中的观测。...例如，origin 是 weather 表主键的一部分，同时也是 airports 表的外键。一旦识别出表的主键，最好验证一下，看看它们能否真正唯一标识每个观测。...，它先通过两个表格的键匹配观测，然后将一个表格中的变量复制到另一个表格中。

1.6K3 0

揭秘可观测利器：腾讯云 APM 深度融合 OpenTelemetry 和 Prometheus，助力高效指标采集与处理

元数据部分包括了指标名、描述和单位等信息；而数据部分支持多种数据类型，根据不同的数据类型，会带上相关的属性信息，并包含一系列带有时间戳和标签的数据点。...index (一个有符号的整数) 标识总体中大于 base**index 且小于等于 base**(index+1) 的值。...每一条时间序列由指标名称（Metrics Name）以及一组标签（Labels）唯一标识，并记录在每一个时间戳（Timestamp）上产生的值（Value），如下图所示：所有采集的监控数据均以指标(metric...需要注意的是，并不是每次调用 LongCounter.add() 方法就会生成一条新的指标，OpenTelemetry API 会对数据进行聚合后再进行上报，所以写入到 Prometheus 的真实的指标数量取决于如下两个方面...腾讯云可观测团队也将与开源社区展开密切合作，确保旗下的可观测产品拥抱开源标准，并利用云计算的优势，为用户打造开放、易用、稳定、低成本的可观测平台。

931 0

Direct LiDAR-Inertial Odometry：具有连续时间运动校正的轻量级LIO

摘要本文提出了一种称为直接激光雷达-惯性测量单元里程计（DLIO）的轻量级算法，采用了一种新的从粗到细的方法来构建连续时间轨迹以实现精确的运动校正，该方法的关键在于构建了一组仅由时间参数化的解析方程，...第三，在流程中使用了一种新的非线性几何观测器，该观测器具有强大的性能保证，对于实现前两个贡献至关重要，能够以最小的计算复杂度生成机器人完整状态的准确估计。...，相反，我们使用更准确的恒定加速度和角加速度模型来计算每个点的唯一变换，通过一个两步的粗-精传播方案，这个策略旨在最小化由IMU的采样率和IMU与LiDAR点测量之间的时间偏移引起的误差，在扫描期间，首先通过数值...然后，方向估计作为输入传递给另一个收缩观测器来估计平移状态，这种架构形成了一个收缩层次结构，保证了估计值收敛到其真实值，与其他融合方案（例如滤波或位姿图优化）相比，这种强收敛结果是其主要优势，即使在最理想的设置下...、定位和建图的框架动态的城市环境中杆状物的提取建图与长期定位非重复型扫描激光雷达的运动畸变矫正快速紧耦合的稀疏直接雷达-惯性-视觉里程计基于相机和低分辨率激光雷达的三维车辆检测用于三维点云语义分割的标注工具和城市数据集

1.1K5 0

数据清洗（data cleaning）的重要性

根据Ron Cody在他的《Cody's Data Cleaning Techniques Using SAS》中的定义是：确保原始数据的准确输入检查字符型变量仅包含有效值检查数值型变量在预定范围内...检查是否存在缺失数据检查并删除重复数据检查特殊值是否唯一，如患者编号检查是否存在无效数据检查每一个文件内的ID编号确保是否遵循复杂多文件规则举个例子，当我获得一个包含几百名临床患者的数据集时...那么数据清洗的可以检查字符型和数值型变量的值，是否在合理的区间（比如年龄的范围），是否存在缺失，是否存在异常（比如性别、年龄），患者编号是否存在重复。这一步有的人可能会说这难道不就是统计描述么？...比如图1就是一个典型的长数据格式，因为“visit”这个变量被压缩到了一个变量之中，所以每一个ID不仅只有一行观测，而是有9行之多。图3就是对图1中的变量“RMDQ”进行转置之后的结果。...图3 总结一下数据清洗具体包含的操作除了检查变量是否有效、是否在合理范围内，还包括拼接、抽提、拆分、观测和变量的筛选、变量类型转换、行列转置、新变量生成、赋值、缺失数据填补等等只要是为进一步数据分析做准备的工作都可以看做是数据清洗

2.1K1 0

在SAS里玩穿越 | 【SAS Says·扩展篇】IML：穿越 | 数说·语言

，SAS就默认把所有数值型变量读入矩阵，生成一个数值矩阵。...在写入数据集之前，首先生成一个ID变量，，一遍标识出不同的人，方法就是用第一讲用到的水平连接符，复习→： proc iml; use sashelp.class; read all into boy...（1）列出观测值 List 观测值范围 var {选择变量名} where (条件) ; （红色背景是必须要有的，黄色背景是可以省略的）观测值范围 All：所有观测值 Current：当前观测值...Next：下一个观测值 After：当前观测值之后的所有观测值 Point 记录号：指定观测值以逻辑库SAShelp中的air数据集为例： ?...（2）删除观测值 use 数据集; edit 数据集; delete 观测值范围 where(条件); （红色背景是必须要有的，黄色背景是可以省略的,下同，不再重复）观测值范围和上面的差不多：

2.3K6 0

十个技巧，让你成为“降维”专家

图1.碎石图根据优化方法，特征值可用于确定保留多少维度是充分的。根据“肘部规则”，可以选择要保留的维度的数量。在上面的示例中，你应该保留前五个主成分。...技巧7：理解新维度的含义许多线性DR方法，包括PCA和CA，都为观测值和变量提供了约化表示。...其他连续测量值(不用于数据降维计算的测量值)通常是根据数据集中包含的观测值获取的。额外的信息可以用来提高对数据的理解。...然而由于t-SNE的稳定性理论还没有开发出来，在实践中，应该针对一系列输入参数重复降维计算，并直观地评估所发现的模式在不同规格中是否一致。...记录你的选择是可重复研究的关键部分；它允许其他人复制你所获得的结果，并在你下次处理类似数据时加快分析过程。我们提供了在S1 Text文本中使用R-markdown生成的可重现报告的示例和其代码文件。

1.5K3 1

【SAS Says】基础篇：update、output、transpose以及相关的数据深层操作

对于这样的更新需求，如何操作？ update语句提供了这种操作，与merge语句一样，按照匹配变量来更新数据，不同点在于：匹配变量的变量值有唯一性（即不允许出现两个一样id的数据）。...; VAR variable-list; ID语句 ID语句命名变量，这些变量值将变成新的变量名，ID变量在一个数据集中只能发生一次，如果有BY语句，那么在一个by-group中，变量值必须是唯一的。...如果ID变量是数值型变量，新的变量名必须有一个下划线作为前缀（_1 or_2,for example）。如果不适用ID语句，新变量将命名为COL1，COL2等。...如果一个观测值的数据出现错误，_ERROR_会被赋值为1，否则赋值为0。错误数据包括无效数据（数值型格式变量却赋为字符串值），转换错误（0作为除数），函数中不合法的自变量（log（0））。...下面代码读取数据，按照finishing time排序，另一个数据步创建新变量place，并赋给它当前的_N_值，print过程产生finishers列表： ? ?

3.8K7 0

在SAS里玩穿越 | 【SAS Says·扩展篇】IML：5.穿越

1.7K7 0

有限混合模型聚类FMM、广义线性回归模型GLM混合应用分析威士忌市场和研究专利申请数据

使用随机初始化将 EM 算法重复 3 次，即每个观察值分配给一个后验概率为 0.9 和 0.1 的成分，否则以相等的概率选择该成分。...使用 minprior 指定成分的最小相对大小，在 EM 算法期间将删除低于此阈值的成分。权重参数的使用允许仅使用唯一观察的数量进行拟合，这可以大大减少模型矩阵的大小，从而加快估计过程。...mix(Pats ~ RD, + k = 3, data , + modlfaily = "poisson"), + coninom(~RS)) 图 4 中给出了每个成分的观测值和拟合值。...用于绘制观测值的颜色是根据使用最大后验概率的成分分配，这些概率是使用聚类获得的。图 4：专利数据以及每个成分的拟合值。在图 5 中给出了观测值的后验概率的根图。这是拟合函数返回的对象的默认图。...它可用于任意混合模型，并指示混合对观察结果的聚类程度。为便于解释，后验概率小于 eps=10−4 的观察被省略。对于第三个分量的后验概率最大的观测值用不同的颜色着色。该图是使用以下命令生成的。

1.5K1 0

一文看完《统计学习方法》所有知识点

决策树的生成: ID3算法:核心是在决策树各个结点上应用信息增益准则选择信息增益最大且大于阈值的特征,递归地构建决策树.ID3相当于用极大似然法进行概率模型的选择.由于算法只有树的生成,所以容易产生过拟合...剪枝算法:剪去某一子结点,如果生成的新的整体树的损失函数值小于原树,则进行剪枝,直到不能继续为止.具体可以由动态规划实现....改进的迭代尺度法(IIS):假设当前的参数向量是w,如果能找到一种方法w->w+δ使对数似然函数值变大,就可以重复使用这一方法,直到找到最大值. 逻辑斯谛回归常应用梯度下降法,牛顿法或拟牛顿法....,根据拉格朗日对偶性,原始问题的对偶问题是极大极小问题: ? .先求对w,b的极小值.将L(w,b,a)分别对w,b求偏导数并令其等于0,得 ? ,代入拉格朗日函数得 ?...选择一个新的样本点作为新的质心,选择原则是D(x)越大的点被选中的概率越大. 重复2和3直到选出k个质心.

1.2K2 1

处理不平衡数据的过采样技术对比总结

__name__}") fig.tight_layout() 平滑的自举插值不是任意重复少数观察样本，而是创建新的数据点，这些数据点是来自真实样本的特征向量的组合或插值。...SMOTE背后的关键概念是，它通过插值而不是复制，为代表性不足的类生成新的合成数据点。它随机选择一个少数类观测值，并根据特征空间距离确定其最近的k个相邻少数类样本。...然后通过在初始样本和k个邻居之间进行插值生成新的合成样本。这种插值策略合成了新的数据点，这些数据点填充了真实观测之间的区域，在功能上扩展了可用的少数样本，而不需要复制原始记录。...重复上述步骤，为每个少数类样本生成一定数量的合成样本。将生成的合成样本与原始数据合并，用于训练分类模型。...与简单的过采样方法（如重复少数类样本）不同，ADASYN 能够根据样本的密度分布自适应地生成新的样本，更注重在密度较低的区域生成样本，以提高模型对边界区域的泛化能力。

9541 0

手摸手带你理解Vue响应式原理

/src/core/observer/dep.js let id = 0 class Dep{ constructor() { this.id = ++id // dep 唯一标识...(vm, exprOrFn, cb, options){ this.id = ++id // watcher 唯一标识 this.vm = vm this.cb = cb...watcher，这里 dep.depend 收集的依赖就是这个 watcher，childOb.dep.depend 主要是为数组收集依赖设置的新值可能是对象类型，需要对新值进行观测值发生改变，dep.notify...，能够继承使用原生的方法调用原生方法，存储返回值，用于设置重写函数的返回值 inserted 存储新增的值，若 inserted 存在，对新值进行观测 ob.dep.notify 触发视图更新依赖收集...，会调用 ob.dep.notify 更新视图，__ob__ 是我们在 Observe 为观测数据定义的标识，值为 Observe 实例。

9481 0

一文看懂贝叶斯优化Bayesian Optimization

图4 继续采样空心的圈为第2次采样的点然后我们重复上面这个过程，每次重复的时候我们干以下几件事情：先找到可拟合当前点的一个替代函数，然后根据替代函数的最小值所在的位置去采样更多的，再更新替代函数...Gaussian Processes的一个非常大的优点：“先验知识”可以根据新观测量更新，而Gaussian Processes又可以根据这个更新后的“先验知识”得到新的function的分布，从而更好的拟合数据点...也就是：如果我们观测了3个函数值，那么有一种高斯分布和这三个观测的数据点对应，而如果我们观测了4个点，又可以新计算一个对应的高斯分布。...根据采样的x得到目标函数c(x)的新值。根据新的数据，更新替代函数的先验分布。并开始重复迭代2-4步。迭代之后，根据当前的Gaussian Process找到全局最优解。...这个函数帮助我们根据当前信息决定如何进行新的采样才能获得最大的信息增益，并最终找到全局最优。贝叶斯优化的应用纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。我们就用python来跑几个例子看看吧。

6.4K3 0

决策树完全指南（下）

CART CART是一种DT算法，根据从属(或目标)变量是分类的还是数值的，生成二进制分类树或回归树。...示例取自空指针异常这是很重要的，因为信息增益是熵的减少，并且为DT节点选择产生最大信息增益的属性。但是ID3有一些缺点：它不能处理数值属性或丢失的值，这可能代表严重的局限性。...此外，C4.5还包括一种称为窗口的技术，它最初是为了克服早期计算机的内存限制而开发的。窗口化意味着算法随机选择训练数据的子集(称为“窗口”)，并根据该选择构建DT。...在回归树的情况下，DTs只能根据他们之前看到的数据在他们创建的值的范围内进行预测，这意味着他们对他们能够生成的值有边界。在每个级别上，DTs寻找可能的最佳分割，以便优化相应的分割标准。...与Bagging不同的是，在增加观测值时要对观测值进行加权，因此其中一些观测值将更频繁地参与新的数据子集。在此基础上，将整个系统组合起来，提高了DTs的性能。

5671 0

《统计学习方法》 ( 李航 ) 读书笔记

决策树的生成： ID3 算法：核心是在决策树各个结点上应用信息增益准则选择信息增益最大且大于阈值的特征,递归地构建决策树。ID3 相当于用极大似然法进行概率模型的选择。...由于算法只有树的生成，所以容易产生过拟合。 C4.5 算法：C4.5 算法与 ID3 算法相似，改用信息增益比来选择特征。...剪枝通过加入 a|T| 项来考虑模型复杂度，实际上就是用正则化的极大似然估计进行模型选择。剪枝算法：剪去某一子结点，如果生成的新的整体树的损失函数值小于原树，则进行剪枝，直到不能继续为止。...改进的迭代尺度法 ( IIS )：假设当前的参数向量是 w，如果能找到一种方法 w->w+δ 使对数似然函数值变大，就可以重复使用这一方法，直到找到最大值。...选择一个新的样本点作为新的质心，选择原则是 D(x) 越大的点被选中的概率越大。重复2和3直到选出 k 个质心。

1.6K1 0

生成模型学习笔记：从高斯判别分析到朴素贝叶斯

此模型仅对数据进行分类，并不能具象化或者量化数据本身的分布状态，因此也无法根据分类生成可观测的图像。...2 生成模型与判别模型不同，生成模型首先了解数据本身分布情况，并进一步根据输入 x，给出预测分类 y 的概率。该模型有着研究数据分布形态的概念，可以根据历史数据生成新的可观测图像。...贝叶斯分类就是一个典型的例子。在这个例子中，我们有一个先验分类，根据这个先验分类，我们可以使用贝叶斯原理计算每个分类的概率，然后取概率最高的概率。同时，我们还可以根据特定的先验生成特征。...我们对第一步应用概率论中的链式法则，对第二步应用朴素贝叶斯假设。找到对数似然函数值的最大值： ?...这些是我们需要训练的参数。我们可以对其求导: ? 为了预测新样本，我们可以使用贝叶斯法则来计算 P（y = 1 | x）并比较哪个更高。 ?

1K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

Python数据清理终极指南（2020版）

Stata 数据处理 | 一份常用并实用的命令清单

【SAS Says】基础篇：6. 开发数据（二）

R in action读书笔记（2）-第五章：高级数据管理

R数据科学|第九章内容介绍

揭秘可观测利器：腾讯云 APM 深度融合 OpenTelemetry 和 Prometheus，助力高效指标采集与处理

Direct LiDAR-Inertial Odometry：具有连续时间运动校正的轻量级LIO

数据清洗（data cleaning）的重要性

在SAS里玩穿越 | 【SAS Says·扩展篇】IML：穿越 | 数说·语言

十个技巧，让你成为“降维”专家

【SAS Says】基础篇：update、output、transpose以及相关的数据深层操作

在SAS里玩穿越 | 【SAS Says·扩展篇】IML：5.穿越

有限混合模型聚类FMM、广义线性回归模型GLM混合应用分析威士忌市场和研究专利申请数据

一文看完《统计学习方法》所有知识点

处理不平衡数据的过采样技术对比总结

手摸手带你理解Vue响应式原理

一文看懂贝叶斯优化Bayesian Optimization

决策树完全指南（下）

《统计学习方法》 ( 李航 ) 读书笔记

生成模型学习笔记：从高斯判别分析到朴素贝叶斯

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐