= 表示不等于 #让我们看看数据文件 sub #注意 R 将原始数据中的空白单元格视为缺失，并将这些情况标记为 NA。...NA 是默认值 # 使用 dplyr 对特定测试进行子集化 select(sub, c(T1, T2, T4)) # 使用 psych 包获取描述 请注意，R 将原始数据中的空白单元格视为缺失，...第二个选项，“complete”，对缺失数据实施列表删除，这比成对删除更可取，因为参数估计偏差较小（删除整个案例，而不仅仅是特定变量）。...其中一些代码可帮助您将残差、预测值和其他案例诊断保存到数据帧中以供以后检查。请注意，lm 命令默认为按列表删除。...调整后的 R 平方 告诉您总体水平 R 平方值的估计值。 残差标准误差 告诉您残差的平均标准偏差（原始度量）。如果平方是均方误差 (MSE)，则包含在残差旁边的方差分析表中。
(Tomato / Total) * 100; RUN; PROC PRINT DATA = homegarden; TITLE 'Home Gardening Survey'; RUN; 但是如果有缺失值的话...，SAS的加法会生成缺失值而不是自动按0处理。...ANYSPACE(arg,start)：返回第一次出现任意空白的位置，可选开始位置start。 CAT(arg-1,arg-2,...arg-n)：连接字符串，留下头尾空白。...LENGTH(arg)：返回字符串长度，不考虑尾部空格。 PROPCASE(arg) ：首字母大写。 SUBSTR(arg,position,n)：从字符串中提取指定开始位置指定长度字符。...arg-2,...arg-n) ：非缺失值个数 NMISS(arg-1,arg-2,...arg-n) ：缺失值个数。
在k折交叉验证中，数据集被均匀分成k个子集，每次使用其中一个子集作为验证集，剩余的k-1个子集作为训练集，重复k次，每次选取不同的验证集。...需要注意的是，在处理缺失值时，要注意不要破坏原始数据的分布特征，并且要避免引入过多的人为偏差。...填充缺失值为均值 df_filled = df.fillna(df.mean()) # 删除包含缺失值的行 df_dropped = df.dropna() print("\n填充缺失值后的数据集...dropna方法删除包含缺失值的行。...归一化适用于那些特征的取值范围不相同，但又需要保留原始数据分布和稀疏性的情况，例如图像像素的处理。 在实际应用中，可以根据数据的分布情况和模型的需求选择合适的特征缩放方法。
数据质量在数据分析中的重要性毋庸置疑，其直接影响数据的产出和数据价值的高低，通常我们对数据质量的判断主要依据准确性、完整性和一致性三方面。但是，这几点原始数据往往并不具备。...所以将不规范的数值改为规范这一步不可或缺。 ? 3、删掉多余的空格 原始数据中如果夹杂着大量的空格，可能会在我们筛选数据或统计时带来一定麻烦。如何去掉多余的空格，仅在字符间保留一个空格？...（单选一列表示此列数据重复即删除，多选表示多个字段都重复才删除。） ? 5、填补缺失值 由于人工录入或者数据爬虫等多方面的原因，会出现缺失值的情况，这就需要我们寻找漏网之“数据”，填充空缺值。...（5）插补法 随机插补法：从总体中随机抽取某几个样本代替缺失样本。 多重填补法：包含m个插补值的向量代替每一个缺失值的过程，要求m大于等于20。m个完整数据集合能从插补向量中创建。 ?...（3）视为缺失值 将异常值视为缺失值来处理，采用处理缺失值的方法来处理异常值。 7、拆分单元格 按照以下步骤对合并单元格进行拆分并填充： （1）点击取消合并单元格 ?
当某列特征的缺失值较多时，一般选择舍弃该特征，否则较多的缺失值反会引入过多的噪声，对预测结果造成不利影响。...在前向选择方法中，初始化一个空的特征集合，逐步向其中添加新的特征，如果该特征能提高预测效果，即得以保留，否则就扔掉。...，并期望在所投影的维度上数据的方差最大，以此使用较少的数据维度，同时保留住较多的原数据点的特性。...定义w 为包含所有映射向量为列向量的矩阵，经过线性代数变换，可以得到如下优化目标函数： 其中tr表示矩阵的迹， A是数据协方差矩阵。...PCA的输出就是Y = W‘X，由X的原始维度降低到了k维。 PCA追求的是在降维之后能够最大化保持数据的内在信息，并通过衡量在投影方向上的数据方差的大小来衡量该方向的重要性。
缩进的空白数量是可变的，但是所有代码块语句必须包含相同的缩进空白数量，这个必须严格执行，如下所示： # 正确示例 i = 2 if i == 3: print('true!')...，包括基本的加减乘除，其中除法包含两个运算符，/返回一个浮点数，而 // 则是得到整数，去掉小数点后的数值。...字符串包含了很多内置的函数，这里只介绍几种非常常见的函数： strip(x)：当包含参数 x 表示删除句首或者句末 x 的部分，否则，就是删除句首和句末的空白字符，并且可以根据需要调用 lstrip()...，包括求取两个集合的并集、交集 # 判断是否子集, issubset() a = set('abc') b = set('bc') c = set('cd') print('b是否a的子集:', b.issubset...(a)) # b是否a的子集: True print('c是否a的子集:', c.issubset(a)) # c是否a的子集: False # 并集操作，union() 或者 | print('a
，SAS的加法会生成缺失值而不是自动按0处理。...ANYSPACE(arg,start)：返回第一次出现任意空白的位置，可选开始位置start。 CAT(arg-1,arg-2,...arg-n)：连接字符串，留下头尾空白。...LENGTH(arg)：返回字符串长度，不考虑尾部空格。 PROPCASE(arg) ：首字母大写。 SUBSTR(arg,position,n)：从字符串中提取指定开始位置指定长度字符。...arg-2,...arg-n) ：非缺失值个数 NMISS(arg-1,arg-2,...arg-n) ：缺失值个数。...例子为替换为缺失值：* Change all 9s to missing values; DATA songs; INFILE 'c:\MyRawData\WBRK.dat'; INPUT City $
上一篇文章(缺失值处理)介绍了缺失值处理的判断方法，这一讲接着介绍缺失值常用的几种处理方法：删除法，替换法和插补法。不同的方法对应不同类型的缺失值。...1.删除法 如果缺失值的比例很小，且不影响整体的数据结构，即缺失值类型是完全随机缺失时，可以考虑将缺失值删除，该方法操作非常简单，使用函数na.omit()就可以将含有缺失值的行删除。...多重插补的主要思想是:利用蒙特卡洛模拟法(MCMC)将原始数据集插补成几个完整数据集，在每个新数据集中利用线性回归(lm)或广义线性回归(glm)等方法进行插补建模，再将这些完整的模型整合到一起，评价插补模型的优劣并返回完数据集...参数介绍: data一个包含完整数据和缺失数据的矩阵或数据框，其中各缺失数据用符号NA表示; m:指定的多正插补数，默认值为5; method:一个字符串，或者长度与数据集列数相同的字符串向量，用于指定数据集中的每一列采用的插补方法...4个插补对象的列表，使用的数据为algae数据集中含有缺失值的第4到11列数据，默认插补查补数据集为5个;然后创建fit对象，用于设定统计分析方法，这里指定线性回归，则fit是一个包含4个统计分析结果的列表对象
，我们可以使用数据集中特定列的逻辑向量来仅选择数据集中的行，其中TRUE值与逻辑向量中的位置或索引相同。...然后用逻辑向量返回数据框中的所有行，其中这些值为TRUE。...使用之前创建的list1，并索引第二个组件： list1[[2]] 你看到控制台上输出了什么？使用双括号表示法对于访问各个组件同时保留原始数据结构非常有用。...创建一个名为random的列表，包含组件：metadata，age，list1，samplegroup，和number。 打印出samplegroup组件中存储的值。...从metadata列表的组件中提取celltype列。从celltype值中仅选择最后5个值。 ---- 为列表中的组件命名有助于识别每个列表组件包含的内容，也更容易从列表组件中提取值。
一.数据清理 简介：试图填充缺失值、光滑噪声并识别离群点、纠正数据中不一致。 1.缺失值 忽略：有可能影响结果 人工填写缺失值 使用一个全局常量填充缺失值：将缺失的属性值用同一个常量替换。...属性的元数据包括名称、含义、数据类型和属性的允许取值范围，以及处理空白、零或NULL值得空值规则。这样元数据可以帮助避免模式集成的错误。元数据可以用来帮助变换数据。...4.数据值冲突的检测与处理（略） 三．数据归约 简介：缩小体积，但仍接近于保持原始数据的完整性。 维归约 减少所考虑的随机变量或属性的个数。...方法包括：小波变换和主成分分析，它们把原始数据变换或投影到较小的空间。属性子集选择是一种维归约方法，其中不相关、弱相关或冗余的属性或维被检测和删除。...这样，原数据投影到一个小的多的空间上，导致维归约。与属性子集选择通过保留原属性集的一个子集来减少属性集的大小不同，PCA通过创建一个替换、较小的变量集“组合“属性的基本要素。
由于观测值susan的peas变量出现了缺失值，因此这个观测值的total和pertom变量也出现了缺失值。...例子 如下的数据包含了模型的名字、年份、制造商和颜色： ? 下面的代码从cars.dat的原始文件中读取数据，使用IF-THEN语句填满缺失值，并创建一个新变量Status ? 输出结果如下： ?...下面的代码读取数据，并且用IF语句构造一个只包含喜剧（comedies）的子集： ? 输出结果如下： ? 观察日志有时能很好的保证我们截取了我们要的数据： ?...; Sum语句 SUM语句用于你想将一个表达式的值累加到一个变量上去时，基本形式为： variable+expression; 这个语句将表达式的值赋给变量，同时将变量的值保留到下一次迭代。...程序中，当原始变量（domk-ttr）值为9时，song变量值为缺失值，否则就把原始变量的值赋给song变量。另外avgscore计算平均值： ?----
如果稀疏性（也就是，数据集中空缺数据的数量）并不太高，那么通常的建议做法是除去任何包含缺失值的样本的行，或者丢失数据的属性列。...采样 假设我们从原始数据中提取到了某些特征（在这里：萼片宽度，萼片长度，花瓣宽度和花瓣长度），我们现在将把我们的数据随机分成训练和测试数据集。...交叉验证有许多种，最常见的一种很可能是k折交叉验证了。 在k-折交叉验证中，原始训练数据集被分成k个不同的子集（即所谓的“折叠”），其中，1个折叠被保留作为测试集，而另外的K-1个折叠被用于训练模型。...这两种方法的主要目的是为了去除噪声，通过只保留“有用的”（可区分的）信息提高计算效率，并避免过度拟合（“维数灾难”）。...或者，如果我们一开始就有了4个属性（萼片和花瓣长度和宽度），我们可以进一步缩小我们的选择，只保留花瓣的长度和宽度，从而将我们的特征空间从4维减少到2维。
由于观测值susan的peas变量出现了缺失值，因此这个观测值的total和pertom变量也出现了缺失值。...例子 如下的数据包含了模型的名字、年份、制造商和颜色： ? 下面的代码从cars.dat的原始文件中读取数据，使用IF-THEN语句填满缺失值，并创建一个新变量Status ? 输出结果如下： ?...下面的代码读取数据，并且用IF语句构造一个只包含喜剧（comedies）的子集： ? 输出结果如下： ? 观察日志有时能很好的保证我们截取了我们要的数据： ?...; Sum语句 SUM语句用于你想将一个表达式的值累加到一个变量上去时，基本形式为： variable+expression; 这个语句将表达式的值赋给变量，同时将变量的值保留到下一次迭代。...程序中，当原始变量（domk-ttr）值为9时，song变量值为缺失值，否则就把原始变量的值赋给song变量。另外avgscore计算平均值： ?
find(sub[,start[,end]])：检测字符串中是否包含子字符串sub，如果指定start（开始） 和 end（结束） 范围，则检查是否包含在指定范围内，如果包含子字符串返回开始的索引值，否则返回...，如果参数 keepends 为 False，不包含换行符，如果为 True，则保留换行符。...split(sep[,maxsplit]])：通过指定分隔符对字符串进行切片，如果参数maxsplit 有指定值，则仅分隔 maxsplit 个子字符串，返回分割后的字符串列表。...对于前者，split()先除去两端的空白符，然后以任意长度的空白符串作为界定符分切字符串（即连续空白符串会被单一空白符看待）；对于后者则认为两个两个连续空白符之间存在一个空字符串，因此对空字符串，它们的返回值也不同...如果指定的长度小于原字符串的长度则返回原字符串。 rjust(width[,fillchar])：返回一个原字符串右对齐,并使用fillchar填充至长度 width 的新字符串。
GLM通过添加2D位置编码并允许任意顺序预测跨度来改进空白填充预训练，从而在NLU任务上比BERT和T5获得了性能提升。 通过变化空白数量和长度，可以针对不同类型的任务对GLM进行预训练。...1 GLM预训练 GLM 将 NLU 任务制定为包含任务描述的完形填空问题，这些问题可以通过自回归生成来回答。 1.1. 自回归空白填充 GLM通过优化自回归空白填充目标进行训练。...模型通过自回归方式从损坏的文本中预测跨度中缺失的标记，这意味着当预测跨度中缺失的标记时，模型可以访问损坏的文本和之前预测的跨度。...从λ =3的泊松分布中随机抽取长度跨度。新的跨度被重复采样，直到至少 15% 的原始标记被屏蔽。根据经验，15% 的比率对于下游 NLU 任务的良好性能至关重要。...我们研究了一个多任务预训练设置，其中第二个目标是与空白填充目标联合优化的长文本生成任务。我们考虑以下两个目标： • 文档级别。我们随机抽样一个跨度，其长度从原始长度的50％到100％的均匀分布中抽样。
图7 DropNa: 这个类用于丢弃数据中空值元素，其主要参数与pandas中的dropna()保持一致，核心参数如下： axis：0或1，0表示删除含有缺失值的行，1表示删除含有缺失值的列... 下面是举例演示，首先我们创造一个包含缺失值的数据框： import numpy as np # 创造含有缺失值的示例数据 df = pd.DataFrame({'a': [1, 4, 1, 5],...图8 删除缺失值所在行 # 删除含有缺失值的行 pdp.DropNa(axis=0).apply(df) 结果如图9： ?...图9 删除缺失值所在列 # 删除含有缺失值的列 pdp.DropNa(axis=1).apply(df) 结果如图10： ?...默认为'any' 下面是举例演示，我们以budget小于100000000，genres不包含Action，release_date缺失以及vote_count小于1000作为组合删除条件，分别查看在三种不同删除策略下的最终得以保留的数据行数
，为1则从第二行开始读，设置了这个选项，就会自动忽略autostart选项，也可以是一个字符,skip="string",那么会从包含该字符的行开始读； select 需要保留的列名或者列号，不要其它的...showProgress = getOption("datatable.showProgress"), verbose = getOption("datatable.verbose")) x 具有相同长度的列表...，默认_； subset 指定要铸造的子集;利用； margins 函数尚不能应用（作者还没写好），预计设定编辑汇总方向； fill 填充缺失值； drop 设置成FALSE...，可以对应列号，也可以对应列名；缺失的话，非测量变量会被赋值； measure.vars 测量变量组成的是矢量或者列表，可以对应列号和列名，也支持pattern函数，下面会提到，如果缺失，非...x 任意的可以排序的矢量，可以用"的 lower 较低的范围； upper 较高的范围； y 长度为2的矢量或者列表,y[1] 相当于lower，y[2] 相当于
可以发现，虽然是两个变量，但它们传达的信息是一致的，即物体的重量。所以我们只需选用其中的一个就能保留原始意义，把2维数据压缩到1维（Y1）后，上图就变成： ?...数据集1：Big Mart Sales III 降维技术一览 数据维度的降低方法主要有两种： 仅保留原始数据集中最相关的变量（特征选择）。...寻找一组较小的新变量，其中每个变量都是输入变量的组合，包含与输入变量基本相同的信息（降维）。 1. 缺失值比率（Missing Value Ratio） 假设你有一个数据集，你第一步会做什么？...但在浏览数据的过程中，有时候我们会发现其中包含不少缺失值。如果缺失值少，我们可以填补缺失值或直接删除这个变量；如果缺失值过多，你会怎么办呢？...当缺失值在数据集中的占比过高时，一般我会选择直接删除这个变量，因为它包含的信息太少了。但具体删不删、怎么删需要视情况而定，我们可以设置一个阈值，如果缺失值占比高于阈值，删除它所在的列。
2.2.1 basic_stages basic_stages中包含了对数据框中的行、列进行丢弃/保留、重命名以及重编码的若干类： ColDrop: 这个类用于对指定单个或多个列进行丢弃，其主要参数如下...：0或1，0表示删除含有缺失值的行，1表示删除含有缺失值的列 下面是举例演示，首先我们创造一个包含缺失值的数据框： import numpy as np # 创造含有缺失值的示例数据 df = pd.DataFrame...(axis=0).apply(df) 结果如图9： 图9 删除缺失值所在列 # 删除含有缺失值的列 pdp.DropNa(axis=1).apply(df) 结果如图10： 图10 FreqDrop...默认为'any' 下面是举例演示，我们以budget小于100000000，genres不包含Action，release_date缺失以及vote_count小于1000作为组合删除条件，分别查看在三种不同删除策略下的最终得以保留的数据行数...时，原始变量有几个类别就对应几个哑变量被创造；当设置为指定类别值时（譬如设置drop_first = '男性'），这个值对应的类别将不进行哑变量生成 drop：bool型，控制是否在生成哑变量之后删除原始的类别型变量
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