R语言基础-数据列添加与删除
DT = data.table(x=rep(c("a","b","c"),each=3), y=c(1,3,6), v=1:9) DT[, a := 'k
推荐阅读
热门文章
R语言一键制作Table 1，就是这么简单！
转自医学方2019-07-4Alexander 流行病学或者医学论文中，对研究对象基本情况的描述通常以表格的形式进行，并且放在结果部分的开头，即Table 1，主要内容是研究对象一般情况和研究变量或协变量的分组展示。
python可以做多重填补嘛
提供了缺失数据多重插补处理方法的算法。用于大数据挖掘,数学建模领域。 多重插补。多重填补法效果较好在各种类型的数据都可以胜任,甚至缺失率达50%的资料。 建议：不同场景下的数据缺失机制不同，这需要工程师基于对业务选择合适的填充方法。
R语言缺失值
在R中，缺失值是以符号NA表示。不可能出现的值通过符号NaN来表示。 函数is.na()允许你检测缺失值是否存在。 分析中排除缺失值，好在多数的函数都拥有一个na.rm=TRUE选项，可以在计算之前移除缺失值并使用用剩余值进行计算。
如何用Python在10分钟内建立一个预测模型
预测模型的分解过程我总是集中于投入有质量的时间在建模的初始阶段，比如，假设生成、头脑风暴、讨论或理解可能的结果范围。所有这些活动都有助于我解决问题，并最终让我设计出更强大的商业解决方案。为什么你要在前面花费这段时间，这有充分的理由：你有足够
R语言中的特殊值及缺失值NA的处理方法
R语言中存在一些空值（null-able values），当我们进行数据分析时，理解这些值是非常重要的。 通常来说，R语言中存在： 这四种数据类型在R中都有相应的函数用以判断。 NA即Not available，是一个 长度为
R语言中的特殊值及缺失值NA的处理方法
R语言中存在一些空值（null-able values），当我们进行数据分析时，理解这些值是非常重要的。 通常来说，R语言中存在： 这四种数据类型在R中都有相应的函数用以判断。 NA即Not available，是一个 长度为
python数据分析的基本步骤
一、环境搭建数据分析最常见的环境是Anaconda+Jupyter notebook二、导入包2.1数据处理包导入2.2画图包导入2.3日期处理包导入2.4jupyter notebook绘图设置三、读取数据四、数据预览1
Missing Data
数据缺失必须被优先处理。如果是缺失的很少很少，无伤大雅，那么直接删了也没问题。除此之外，应该想办法补上它，i.e. 预测。 Little和Ruth(1987)把数据缺失的机制分为三类：完全随机缺失(missing comple
R语言-v1-基础知识
R语言-v1-基础知识 Iretara 12-17 21:18 以例题的形式简述R语言基础知识 # 读取文件setwd("文件链接的时候，用 ") install.pa
R语言中特殊值NaN、Inf 、NA、NULL
1. NaNR中的无定义数用NaN表示，即“Not a Number（非数）”。 不过在R中，R实际上是把NaN视作一个数的，当其参与运算时，返回结果总是NaN。我们可以使用is.nan()函数来检测计算结果有无定义，但是需
《R语言实战（第2版）》pdf下载在线阅读，求百度网盘云资源
《R语言实战（第2版）》（[美] Robert I. Kabacoff）电子书网盘下载免费在线阅读资源链接：链接：https:pan.baidu.coms1LGgzzjw4XSz159P0dCubFA提取码：v2g0书名：R语言
【R语言】常规除法，取整，取余，向上取整，向下取整，四舍五入
常规除法： 取整： %% ，就是取结果的整数部分 取余： %% ，对于不能整除的情况，取余下来的部分 对于取整和取余我们来举个简单的例子，来加深理解 向下取整floor() ，floor是地板的意思，就是取小于
53-R语言中缺失值处理方法
缺失值被认为是预测建模的首要障碍，尽管一些机器学习算法声称能够从根本上解决这个问题，但是谁又能知道究竟在“黑盒子”里能解决得多好。 缺失值填补方法的选择，在很大程度上影响了模型的预测能力。一般处理方法是直接删除相关行，但这样并不好，因
R语言中的特殊值及缺失值NA的处理方法
R语言中存在一些空值（null-able values），当我们进行数据分析时，理解这些值是非常重要的。 通常来说，R语言中存在： 这四种数据类型在R中都有相应的函数用以判断。 NA即Not available，是一个 长度为