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MatLab函数sort、issorted、sortrows、issortedrows

direction 可选值有： ‘ascend’ ：检查数据是否按升序排列。 ‘decend’ ：检查数据是否按降序排列。 ‘monotonic’ ：检查数据是否按降序或升序排序。...real 指定当 A 为实数或复数时，A 是否按 real(A) 排序；当 A 中元素具有连续相等的实部，则检查是否按照 imag(A) 排序。...当第一列有连续重复元素时，issortedrows 进一步检查下一列是否按升序排序，以此类推。...direction 可选值有： ‘ascend’ ：检查数据是否按升序排列。 ‘decend’ ：检查数据是否按降序排列。 ‘monotonic’ ：检查数据是否按降序或升序排序。...direction 可选值有： ‘ascend’ ：检查数据是否按升序排列。 ‘decend’ ：检查数据是否按降序排列。 ‘monotonic’ ：检查数据是否按降序或升序排序。

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数据分享|逻辑回归、随机森林、SVM支持向量机预测心脏病风险数据和模型诊断可视化|附代码数据

分类目标是预测患者未来是否有 10 年患冠心病 (CHD) 的风险。数据集提供了患者的信息。它包括超过 4,000 条记录和 15 个属性。变量每个属性都是一个潜在的风险因素。...人口统计：• 性别：男性或女性（标量）• 年龄：患者年龄；（连续 - 尽管记录的年龄已被截断为整数，但年龄的概念是连续的）行为• 当前吸烟者：患者是否是当前吸烟者（标量）• 每天吸烟数：此人一天内平均吸烟的香烟数量...• BP Meds：患者是否服用降压药（标量）•中风：患者之前是否有中风（标量）•  Hyp：患者是否患有高血压（标量）• 糖尿病：患者是否患有糖尿病（标量）• Tot Chol：总胆固醇水平（连续）•...Sys BP：收缩压（连续）• Dia BP：舒张压（连续）• BMI：体重指数（连续）• 心率：心率（连续 - 在医学研究中，心率等变量虽然实际上是离散的，但由于存在大量可能值而被认为是连续的。）...对此的处理策略是保留glucose变量的缺失值，直接删除其它变量的缺失值。现在处理glucose的缺失值，# 处理glucose列lee_a <- subset & !is.na & !

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    数据分享|逻辑回归、随机森林、SVM支持向量机预测心脏病风险数据和模型诊断可视化|附代码数据

    分类目标是预测患者未来是否有 10 年患冠心病 (CHD) 的风险。数据集提供了患者的信息。它包括超过 4,000 条记录和 15 个属性。变量每个属性都是一个潜在的风险因素。...人口统计：• 性别：男性或女性（标量）• 年龄：患者年龄；（连续 - 尽管记录的年龄已被截断为整数，但年龄的概念是连续的）行为• 当前吸烟者：患者是否是当前吸烟者（标量）• 每天吸烟数：此人一天内平均吸烟的香烟数量...• BP Meds：患者是否服用降压药（标量）•中风：患者之前是否有中风（标量）•  Hyp：患者是否患有高血压（标量）• 糖尿病：患者是否患有糖尿病（标量）• Tot Chol：总胆固醇水平（连续）•...Sys BP：收缩压（连续）• Dia BP：舒张压（连续）• BMI：体重指数（连续）• 心率：心率（连续 - 在医学研究中，心率等变量虽然实际上是离散的，但由于存在大量可能值而被认为是连续的。）...对此的处理策略是保留glucose变量的缺失值，直接删除其它变量的缺失值。现在处理glucose的缺失值，# 处理glucose列lee_a <- subset & !is.na & !

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    「数据分析」Sqlserver中的窗口函数的精彩应用之数据差距与数据岛（含答案）

    电脑配置 数据构造 1000万行数据，由10万个用户+每用户100条记录组成，同样使用书中所提及的构造序列的表值函数轻松构造完成。...增加聚集索引 算法代码演示 数据差距范围 此部分计算的逻辑是将每个用户分组下本来连续的序号中，缺失了某些记录，这些缺失的部分对应的区间范围，若缺失的为连续的，返回连续的区间，若缺失为单个记录，返回首尾相同的序号...，致使同样都是对数据集合进行运算，但因为缺失窗口函数特性支持，性能上仍然和SQL中的窗口函数处理有非常大的差距。...现实场景更靠谱的是日期维度的数据序列，日期和序列原理一样，只需使用DateAdd函数处理下即可，书中也有相应的例子，有兴趣可自行翻阅。 想必有人好奇地问，这些内容在其他数据库中是否同样可以？...窗口函数在其他关系型数据库中是否也一样支持？

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    疑车无据：大熊猫何时交配才能怀上宝宝？四川学者用音频AI给出预测

    传统上，认定大熊猫的发情与确认交配结果（即是否交配成功）是基于它们的荷尔蒙分泌情况来评估的，这种方法操作非常复杂，而且无法实时获得结果。...给定一段原始音频序列，作者首先对其进行了预处理：裁剪出大熊猫的叫声，然后根据一个预先设定的最大值对其进行了归一化处理，并将每一段序列的长度设定为 2 秒，并且每秒提取出 43 个声学特征。...然后，基于一个预先设定的最大值，对音频幅度进行归一化，并将每一段音频的长度规范为 2 秒——裁切长音频序列或通过复制部分短音频来填充短音频序列。...注意，输入的音频序列是双轨式的，也就是说有两个声道，每个声道的采样频率是 44 100 Hz。在计算 MFCC 时，傅立叶变换的窗口大小是 2048。...然后按如下方式对帧上的这些概率值求和： ? 如果 P_s > P_f，则预测发出输入音频段的叫声的大熊猫能成功交配，反之则预测结果为交配失败。 实验 ?

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    特征工程（中）- 特征表达

    类别型特征：取离散值，表示没有比较关系的类型。 比如，血型有A型、B型、AB型和O型4种，它们各自为一个独立类型。 序列型特征：取离散值，表示有比较关系的类型。...类型匹配：对一个树模型而言，其原理是对特征进行切分，因此特征的值是否是数值类型，以及是否有缺失值，都可以不影响模型运算；但对其他基于数学运算的模型，则特征必须转化为数值类型，且对缺失值要有相应的处理逻辑...完备性：完备性是说，你的特征是否可以尽可能多方面的刻画一个对象。这一点跟所使用的模型有很大的关系。对简单模型来说，希望特征可以足够复杂，这就可能需要考虑高阶特征。...离散特征的连续化 一篇文章，由很多不同的单词组成；一个视频，则可以有很多的标签，如演员、导演、地区、语言、豆瓣评分等。单词和标签都是离散的，如何得到一个取连续值的特征呢？...但如果，样本本来就不够充分，又或者有缺失值的样本占了很大比例，这时候就需要考虑对缺失值进行填充了。对连续型特征，一般用均值或者中位数进行填充；而对离散型特征，则更多用众数进行填充。

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    气象数据分析--数据预处理

    当进行时间序列数据的批处理时，有两种方式可以处理这种问题： 1）逐文件读取，并存储每个文件名对应的时间 这种方式应该是比较好理解的，就是有多少文件就逐个读，只是需要记录每个文件的文件名来确定时间...注意： 1）在查看站点分布之前首先要确定已有的站点的大概在什么范围，这样便于判断是否有站点经纬度信息出现明显错误 2）对于有需要确定站点是否迁移的情况时，要额外判断单个站点名称经纬度坐标的唯一性 ?...仅确定数据缺失多少还无法确定数据缺失是连续的还是某些单个时刻缺失，这需要画出缺失较多的站点的数据缺失情况时间序列图来确定（由于本例不需要关注这些，所以这部分没有做。...下一步就是进行异常值检测，对于陆面监测站来说，大多数情况下风速低于20 m/s，当出现雷雨大风等极端天气的时候风速值会更大，但是风速的变化是渐变的，因此除了判断风速是否出现异常大的值外，还需要判断相邻时刻风速差值是否出现比较大的变化...；而风向的变化是比较难确定的，因此本例中仅检查风向是否出现小于0和大于360的情况。

    4.3K31

    Python时间序列分析简介（2）

    使用Pandas进行时间重采样 考虑将重采样为 groupby（） ，在此我们可以基于任何列进行分组，然后应用聚合函数来检查结果。...在这里，我们基于每年的开始（请记住“ AS”的功能）对索引进行了重新采样，然后在其中应用了 均值 函数，现在我们有了每年年初的均值。 我们甚至可以在resample中使用我们自己的自定义函数 。...滚动时间序列 滚动也类似于时间重采样，但在滚动中，我们采用任何大小的窗口并对其执行任何功能。简而言之，我们可以说大小为k的滚动窗口 表示 k个连续值。 让我们来看一个例子。...现在在这里，我们可以看到前10个值是 NaN， 因为没有足够的值来计算前10个值的滚动平均值。它从第11个值开始计算平均值，然后继续。 同样，我们可以按照以下方式在30天的时间内检查出最大值。 ?...请注意，熊猫对我们的x轴（时间序列索引）的处理效果很好。 我们可以通过 在图上使用.set添加标题和y标签来进一步对其进行修改 。 ?

    3.4K20

    Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析|附代码数据

    （EDA） 问题定义（我们要解决什么） 变量识别（我们拥有什么数据） 单变量分析（了解数据集中的每个字段） 多元分析（了解不同领域和目标之间的相互作用） 缺失值处理 离群值处理 变量转换 预测建模 LSTM...print("在测试集中，我们有", test_df.shape[0], "个观察值和", test_df.shape[1], "列/变量。")...在训练集中，我们有1017209个观察值和9列/变量。 在测试集中，我们有41088个观测值和8列/变量。 在商店集中，我们有1115个观察值和10列/变量。 首先让我们清理  训练数据集。...StateHoliday, dtype: int64 train_df.StateHoliday_cat.count() 1017209 train_df.tail() train_df.isnull().all() #检查缺失...Python用Keras神经网络序列模型回归拟合预测、准确度检查和结果可视化 Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳定降雨量时间序列进行预测分析 R语言中的神经网络预测时间序列：多层感知器（MLP

    1.2K00

    R语言数据挖掘实战系列（3）

    数据质量分析         数据质量分析的主要任务是检查原始数据中是否存在脏数据，脏数据一般是指不符合要求，以及不能直接进行相应分析的数据。...缺失值的影响有（1）数据挖掘建模将丢失大量的有用信息；（2）数据挖掘模型所表现出的不确定性更加显著，模型中蕴含的规律更难把握；（3）包含空值的数据会使建模过程陷入混乱，导致不可靠的输出。...缺失值分析：使用简单的统计分析，可以得到含有缺失值的属性的个数、以及每个属性的未缺失数、缺失数与缺失率等。缺失值处理，从总体上来说分为删除存在缺失值的记录、对可能值进行插补和不处理三种情况。...异常值分析         异常值分析是检验数据是否有录入错误以及含有不合常理的数据。异常值是指样本中的个别值，其数值明显偏离其余的观测值。...特别适用于指标间的横纵向比较、时间序列的比较分析。对比分析的关键在于选择合适的对比标准。

    1.1K30

    时序分析｜01时序数据分析和处理技能入门

    数据预处理 像这类时序数据，有缺失值是常见的，接下来我们以以太坊ETH为例，查看缺失值并进行填补处理。可以看到以太坊货币对的Target特征行数少于其他特征，表明有缺失值。...set_index("timestamp") # Asset_ID = 6 for Ethereum eth.info(show_counts =True) 使用.isna()和.sum()函数可以具体统计缺失值的数量...，因此我们可以检查连续行之间的时间戳差异，看看是否有丢失的数据。...为了使用时间序列连续，我们应该将数据预处理为没有时间间隙的格式。...我们固定时间戳的开始和结尾，使用 .reindex() 方法进行前向填充，填充代码如下，填充完毕再次进行检查，现在我们发现数据变成连续的固定时间间隔了。

    17710

    在R语言中进行缺失值填充：估算缺失值

    例如：假设我们有X1，X2….Xk变量。如果X1缺少值，那么它将在其他变量X2到Xk上回归。然后，将X1中的缺失值替换为获得的预测值。...同样，如果X2缺少值，则X1，X3至Xk变量将在预测模型中用作自变量。稍后，缺失值将被替换为预测值。 默认情况下，线性回归用于预测连续缺失值。Logistic回归用于分类缺失值。...让我们在这里关注连续值。要处理分类变量，只需对级别进行编码并按照以下步骤进行即可。...有98个观测值，没有缺失值。Sepal.Length中有10个观测值缺失的观测值。同样，Sepal.Width等还有13个缺失值。  我们还可以创建代表缺失值的视觉效果。 ...它可以通过基于引导程序的EMB算法启用，从而可以更快速，更可靠地插入许多变量，包括横截面，时间序列数据等。此外，还可以使用多核CPU的并行插入功能来启用它。

    2.7K00

    Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析|附代码数据

    print("在测试集中，我们有", test_df.shape[0], "个观察值和", test_df.shape[1], "列/变量。")...print("在商店集中，我们有", store_df.shape[0], "个观察值和", store_df.shape[1], "列/变量。")...在训练集中，我们有1017209个观察值和9列/变量。 在测试集中，我们有41088个观测值和8列/变量。 在商店集中，我们有1115个观察值和10列/变量。 首先让我们清理  训练数据集。...StateHoliday, dtype: int64 train_df.StateHoliday_cat.count() 1017209 train_df.tail() train_df.isnull().all() #检查缺失...因此，我建议用零填充缺失的值。 store_df["CompetitionOpenSinceMonth"].fillna(0, inplace = True) 让我们看一下促销活动。

    74700

    Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析|附代码数据

    了解数据集中的每个字段） 多元分析（了解不同领域和目标之间的相互作用） 缺失值处理 离群值处理 变量转换 预测建模 LSTM XGBoost 问题定义 我们在两个不同的表中提供了商店的以下信息： 商店：...print("在测试集中，我们有", test_df.shape[0], "个观察值和", test_df.shape[1], "列/变量。")...print("在商店集中，我们有", store_df.shape[0], "个观察值和", store_df.shape[1], "列/变量。")...在训练集中，我们有1017209个观察值和9列/变量。 在测试集中，我们有41088个观测值和8列/变量。 在商店集中，我们有1115个观察值和10列/变量。 首先让我们清理  训练数据集。...StateHoliday, dtype: int64 train_df.StateHoliday_cat.count() 1017209 train_df.tail() train_df.isnull().all() #检查缺失

    59040

    Pandas 秘籍：1~5

    这导致有可能连续调用其他方法，这被称为方法链接。 序列和数据帧的索引组件是将 Pandas 与其他大多数数据分析库区分开的组件，并且是了解执行多少操作的关键。...所得的序列本身也具有sum方法，该方法可以使我们在数据帧中获得总计的缺失值。 在步骤 4 中，数据帧的any方法返回布尔值序列，指示每个列是否存在至少一个True。...any方法再次链接到该布尔结果序列上，以确定是否有任何列缺少值。 如果步骤 4 求值为True，则整个数据帧中至少存在一个缺失值。 更多 电影数据集中具有对象数据类型的大多数列都包含缺少的值。...这里有必要四舍五入，以使两个数据帧值相等。equals方法确定两个数据帧之间的所有元素和索引是否完全相同，并返回一个布尔值。 更多 与序列一样，数据帧具有与运算符等效的方法。...步骤 6 将两个序列的数据类型一起比较。 在这里，我们揭示了数据帧不等效的原因。equals方法检查值和数据类型是否相同。

    37.6K10

    Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析|附代码数据

    了解数据集中的每个字段） 多元分析（了解不同领域和目标之间的相互作用） 缺失值处理 离群值处理 变量转换 预测建模 LSTM XGBoost 问题定义 我们在两个不同的表中提供了商店的以下信息： 商店：...print("在测试集中，我们有", test_df.shape[0], "个观察值和", test_df.shape[1], "列/变量。")...print("在商店集中，我们有", store_df.shape[0], "个观察值和", store_df.shape[1], "列/变量。")...在训练集中，我们有1017209个观察值和9列/变量。 在测试集中，我们有41088个观测值和8列/变量。 在商店集中，我们有1115个观察值和10列/变量。 首先让我们清理  训练数据集。...StateHoliday, dtype: int64 train_df.StateHoliday_cat.count() 1017209 train_df.tail() train_df.isnull().all() #检查缺失

    83800

    超全的 100 个 Pandas 函数汇总，建议收藏

    pct­­_change() 运算比率（后一个元素与前一个元素的比率） 数据清洗函数 函数 含义 duplicated() 判断序列元素是否重复 drop_duplicates() 删除重复值 hasnans...() 判断序列是否存在缺失（返回TRUE或FALSE） isnull() 判断序列元素是否为缺失（返回与序列长度一样的bool值） notnull() 判断序列元素是否不为缺失（返回与序列长度一样的bool...值） dropna() 删除缺失值 fillna() 缺失值填充 ffill() 前向后填充缺失值（使用缺失值的前一个元素填充） bfill() 后向填充缺失值（使用缺失值的后一个元素填充） dtypes...() 检查数据类型 astype() 类型强制转换 pd.to_datetime 转日期时间型 factorize() 因子化转换 sample() 抽样 where() 基于条件判断的值替换 replace...含义 append() 序列元素的追加（需指定其他序列） diff() 一阶差分 round() 元素的四舍五入 sort_values() 按值排序 sort_index() 按索引排序 to_dict

    1.4K20

    pandas常用字符串处理方法看这一篇就够了

    ，或者将多个序列按位置进行元素级拼接时，就可以使用str.cat()方法来加速这个过程，其主要参数有： 「others：」 序列型，可选，用于传入待进行按位置元素级拼接的字符串序列对象 「sep：」 str...型，可选，用于设置连接符，默认为'' 「na_rep：」 str型，可选，用于设置对缺失值的替换值，默认为None时： 当others参数未设置时，返回的拼接结果中缺失项自动跳过 当others参数设置时...，两边的序列对应位置上存在缺失值时，拼接结果对应位置返回缺失值 下面是一些简单的例子： 2.2 判断类方法 判断类方法在这里指的是针对字符型Series，按照一定的条件判断从而返回与原序列等长的bool...，则可以使用到str.contains()方法，其主要参数有： 「pat：」 str型，必选，用于定义要检查的字符模式，当regex=True时表示正则表达式，当regex=False时，表示原始字符串片段...startswith()，不同的是，match()支持正则表达式，可以帮助掌握正则表达式的用户拓展匹配能力，其主要参数有： 「pat：」 str型，必选，用于定义要检查的字符模式，当regex=True

    1.3K10

    时间序列数据的预处理

    在所有提到的问题中，处理缺失值是最困难的一个，因为传统的插补（一种通过替换缺失值来保留大部分信息来处理缺失数据的技术）方法在处理时间序列数据时不适用。...处理时间序列数据中的缺失值是一项具有挑战性的任务。...传统的插补技术不适用于时间序列数据，因为接收值的顺序很重要。为了解决这个问题，我们有以下插值方法： 插值是一种常用的时间序列缺失值插补技术。它有助于使用周围的两个已知数据点估计丢失的数据点。...当缺失值窗口(缺失数据的宽度)很小时，这些方法更有意义。但是如果丢失了几个连续的值，这些方法就更难估计它们。...填充时间序列数据中缺失值的不同方法是什么？ 总结 在本文中，我们研究了一些常见的时间序列数据预处理技术。我们从排序时间序列观察开始；然后研究了各种缺失值插补技术。

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