2-6 R語言基礎 缺失值
#缺失值 Missing Value
> #NaN不可識別NA
> x <- c(1,NA,2,NA,3)
> is.na(x)
[1] FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE
> is.nan(x)
[1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
> #NA可識別NaN
> y <- c(1,NaN,2,NaN,3)
> is.na(y)
[1] FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE
> is.nan(y)
[1] FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE
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2-3 R語言基礎 矩陣和數組
not 方法 ttr error bind names cbi 向量 bin #矩陣Matrix 三個參數：內容（可省），行數，列數 > x <- matrix(1:6,nrow = 3,ncol = 2) #第一個是內容，第二個，第三個是行列> x[1
2-7 R語言基礎 資料框
#資料框 > df <- data.frame(id=c(1,2,3,4),name=c("a","b","c","d"),gender=c(TRUE,TRUE,FALSE,FALSE))> nrow(df) #4行[1] 4 > ncol(df) #3列[1] 3
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R語言：缺失值的處理
一.什麼是缺失值，NA與NULL的區別 （1）NA表示資料集中的該資料遺失、不存在。在針對具有NA的資料集進行函式操作的時候，該NA不會被直接剔除。如x<-c(1,2,3,NA,4)，取mean(x)，則結果為NA，如果想去除NA的影響，需要顯式告知
【R語言】缺失值
資料集中往往存在缺失值，在進行資料分析前需要了解資料的缺失值情況。R語言中的一些基本函式可用於查詢缺失資料，另外還有一些第三方包可用於查詢和處理資料缺失。基本的缺失值查詢可以通過is.na()和complete.cases()函式，當存在缺失值NA或者NAN時is
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簡單插補的一個優點是，解決“缺失值問題”時不會減少分析過程中可用的樣本量。雖然 簡單插補用法簡單，但對於非MCAR的資料會產生有偏的結果。若缺失資料的數目非常大，那麼簡單插補很可能會低估標準差、曲解變數間的相關性，並會生成不正確的統計檢驗的p值。應儘量避免使用該方法。
基於R語言的缺失值及異常值處理
缺失值 缺失值是指粗糙資料中由於缺少資訊而造成的資料的聚類，分組，刪失或截斷。它指的是現有資料集中某個或某些屬性的值是不完全的。 缺失值的處理方法：對於缺失值的處理，從總體上來說分為刪除存在缺失值的個案和缺失值插補。對於主觀資料，人將影響資料的真實性，存在缺
R語言 處理缺失值（二）
資料來源：http://pan.baidu.com/s/1miRcns0 ##設定工作空間 #把“資料及程式”資料夾拷貝到F盤下，再用setwd設定工作空間 setwd("F:/資料及程式/chapter4/示例程式") #讀取銷售資料檔案，提取標題行 inputfile=
R語言矩陣/缺失值處理
缺失值處理一般包括三步： 1. 識別缺失資料； 2. 檢查導致資料缺失的原因； 3. 刪除包含缺失值的例項或用合理的數值代替（插補）缺失值。 1.判斷缺失值 函式is.na()、is.nan()和is.infinite()可分別用來識別缺失值
2.6 C語言基礎
2.6 csd14030403am 加減乘除和取餘操作符(+,-,*,/,%) ,也是一個操作符 ,操作符可以把兩個表示式合併成一個，合併後表示式的計算結果是後一個表示式的結果 ,操作符的優先順序比賦值操作符低 一條語句中可以多次使用賦值操作符，這時優先計算右邊的賦值操作符 布林值包括真和假
R語言中缺失值NA的處理
一般在專案中，資料可能會因為裝置故障、未作答問題或誤編碼資料的原因不完整。在R中NA（not available，不可用）表示缺失值。 函式is.na()允許你檢測缺失值是否存在。該函式作用於檢測物件之後將返回一個相同大小的物件，其中缺失值的位置被改寫為t
2-2 R語言基礎 向量
#Vector 向量的三種建立方法，兩個引數：型別，長度 > x <- vector("character",length=10)> x1 <- 1:4> x2 <- c(1,2,3,4)> x3 <- c(TRUE,10,"a") #如果給向量賦值時元素型別
R語言基礎-數組和列表
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