原文:【R】【数据处理】如何用R实现数据透视表的操作?(二)

R将整洁数据定义为:每个变量的数据存储在自身的列中,每个观测值的数据存储在其自身的行中。 tidyr 主要功能包括 数据变形 reshape data 分割数据 split data 处理缺失值 handle missing values 数据变形 gather 将宽数据转为长数据 理解,两个坐标轴确定一个平面点的位置 tidyr::gather data, key, value, ..., na ...

2021-09-05 12:51 0 113 推荐指数:

查看详情

R语言-噪声数据处理

R语言:噪声数据处理 正文   噪声是一个测量变量中的随机错误或偏差,包括错误值或偏离期望的孤立点值。在R中可以通过调用outliers软件包中的outlier函数寻找噪声数据,该函数通过寻找数据集中与其他观测值及均值差距最大的点作为异常值,函数的主要形式为:   其中,x表示一个数据 ...

Sat May 21 19:27:00 CST 2016 0 2649
R语言-异常数据处理1

R语言:异常数据处理 前言   在数据处理中,尤其在作函数拟合时,异常点的出现不仅会很大程度的改变函数拟合的效果,而且有时还会使得函数的梯度出现奇异梯度,这就导致算法的终止,从而影响研究变量之间的函数关系。为了有效的避免这些异常点造成的损失,我们需要采取一定的方法对其进行处理,而处理的第一步 ...

Mon May 23 22:53:00 CST 2016 0 6912
R语言-异常数据处理3

R语言:异常数据处理 前言   异常值也是非常痛恨的一类脏数据,异常值往往会拉高或拉低数据的整体情况,为克服异常值的影响,我们需要对异常值进行处理。首先,我们需要识别出哪些值是异常值或离群点,其次如何处理这些异常值。下面仍然以案例的形式,给大家讲讲异常值的处理: 目录  1、识别异常 ...

Tue May 24 00:26:00 CST 2016 0 4729
R实战 第四篇:数据处理数据框)

在实际分析数据之前,必须对数据进行清理和转化,使数据符合相应的格式,提高数据的质量。数据处理通常包括增加新的变量、处理缺失值、类型转换、数据排序、数据集的合并和获取子集等。 一,增加新的变量 通常需要根据数据框中的现有列,按照特定的公式、业务逻辑,向数据框中新增变量,常用的操作 ...

Mon Mar 05 20:04:00 CST 2018 1 5699
何用R处理数据表的长宽转换(图文详解)

 不多说,直接上干货!   很多地方都需用到这个知识点,比如Tableau里。 通常可以采取如python 和 r来作为数据处理的前期。 Tableau学习系列之Tableau如何通过数据透视方式读取数据文件(图文详解) 如何用Python来处理数据表的长宽转换 ...

Sun Mar 25 22:48:00 CST 2018 0 3784
R语言-数据处理-样本集划分

library(caret) PS:根据因变量特征值进行数据分区,outp$V1 其中outp为因变量列表,V1为特征值的name 按照p=0.7划分,训练集占70%,测试集占30%,对划分的结果进行描述describe可知 训练集 均值21.45 测试集均值21.75 ...

Fri May 03 18:02:00 CST 2019 0 679
R实战 第三篇:数据处理(基础)

数据结构用于存储数据,不同的数据结构对应不同的操作方法,对应不同的分析目的,应选择合适的数据结构。在处理数据时,为了便于检查数据对象,可以通过函数attributes(x)来查看数据对象的属性,str(x)函数用于查看R对象的内部结构,通过print(x)函数,显示数据对象存储的内容,该函数把数据 ...

Wed Mar 07 16:09:00 CST 2018 0 1521
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM