当我们想研究不同sample的某个变量A之间的差异时，往往会因为其它一些变量B对该变量的固有影响，而影响不同sample变量A的比较，这个时候需要对sample变量A进行标准化之后才能进行比较。标准化的方法是对sample 的 A变量和B变量进行loess回归，拟合变量A关于变量B的函数 f(b)，f(b)则表示在B的影响下A的理论取值，A-f(B)（A对f(b）残差）就可以去掉B变量对A变量
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2023-08-24 16:27:24
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# R语言删除列变量教程
## 一、整体流程
为了帮助你更好地理解如何在R语言中删除列变量，我将整个流程分为以下几个步骤。下面是每个步骤的示意图：
```mermaid
erDiagram
确定数据框架 --> 选择要删除的列 --> 删除列变量 --> 输出结果
```
## 二、具体步骤及代码示例
### 1. 确定数据框架
首先，你需要确定你要操作的数据框架。假设我们有一
# R语言 删除变量便签
## 一、整体流程
首先，我们来看一下删除变量标签的流程：
```mermaid
classDiagram
class 用户 {
String 命令行
String 删除变量标签
}
class R语言 {
void 执行命令(String 命令行)
}
class Consol
# R语言删除变量的方案
在R语言中，删除变量可以使用`rm()`函数来实现。`rm()`函数可以删除指定的变量，也可以删除一组变量或者删除整个环境中的变量。下面将介绍如何使用`rm()`函数来删除变量，并给出一个具体的问题和解决方案。
## 删除单个变量
要删除单个变量，可以直接使用`rm()`函数，并将要删除的变量名作为参数传递给它。下面是一个删除单个变量的例子：
```r
# 定义一
## 如何在R语言中根据变量数值删除变量
### 整体流程
```mermaid
journey
title 教学R语言删除变量
section 开始
开始学习
section 步骤一
学习如何获取数据
section 步骤二
学习如何删除变量
section 结束
成功掌握删除变量的方法
# 如何实现R语言删除变量的函数
## 1.整件事情的流程
```mermaid
erDiagram
DELETE_VARIABLES {
string variable_name
}
```
表格展示步骤如下：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------------
# 删除R语言中的某个变量使用`get()`函数
## 简介
在R语言中，我们常常需要删除一些不再需要的变量，以释放内存空间或者清理数据。而有时候我们可能需要根据变量的名字来删除它，这时就可以使用`get()`函数来实现。
本文将介绍如何使用`get()`函数来删除R语言中的某个变量，同时会给出一个具体的代码示例来帮助读者更好地理解。
## `get()`函数的使用
`get()`函数在
# R语言 删除变量的缺失值
## 简介
在数据分析和机器学习中，数据缺失是一个常见的问题。缺失数据可能会导致模型的性能下降，因此需要进行处理。在R语言中，我们可以使用一些简单的代码来删除变量中的缺失值。本文将教你如何通过几个简单的步骤来实现这个功能。
## 整体流程
下表展示了删除变量的缺失值的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入数据 |
|
两次遇到factor相关error，问题描述如下： 问题一：在survival analysis中要做一个 aftgee 和aftsrr的模型由于数据本身原因，运行报错错误如下：Error in fn(par, ...) : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1)中文：Error in fn(par, ...) :外接函数调用时不能有NA/
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2023-07-14 17:17:24
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# R语言：如何删除某个变量缺失的个体
在数据分析的过程中，常常会遇到各种各样的数据问题，其中缺失值是一个十分常见的问题。缺失值不仅会影响分析结果，还可能导致模型的不准确。在R语言中，我们可以轻松地处理数据中的缺失值。本文将为您介绍如何删除某个变量缺失的个体，并通过代码示例帮助您理解。
## 什么是缺失值？
缺失值是指在数据集中某个变量的信息缺失。比如，在一份调查问卷中，有些参与者可能没有回
R语言七天入门教程二：认识变量与运算符一、什么是变量1、变量顾名思义，我们可以将变量理解为“可以改变的量”，是计算机语言中能储存计算结果或能表示值的抽象概念。这里的值可以是数字，也可以是其他数据类型（例如，字符串，逻辑类型等）。变量在程序运行过程中，其值是可以发生改变的。2、常量对于常量，我们可以将其理解为”固定的量“，会直接写在程序中。在程序运行过程中，常量的值不会发生变化。例如，数值123在程
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2023-08-31 09:30:29
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译注：文内提供的代码和运行结果有一定差异，可以从这里下载完整代码对照参考。另外，我自己跟着教程做的时候，发现我的库无法解析字符串类型的特征，所以只用其中一部分特征做的，具体数值跟文章中不一样，反而可以帮助理解文章。所以大家其实也可以小小修改一下代码，不一定要完全跟着教程做~ ^0^ 需要提前安装好的库：numpy,matplotlib,pandas,xgboost,scikit-lear
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2023-08-23 14:30:36
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运行q()——退出R程序 tab——自动补全 ctrl+L——清空console rm(list=ls())——删除工作空间的所有对象 ESC——中断当前计算文件目录设置setwd（）——设置工作文件目录 getwd（）——获取当前工作文件目录 list.files()——查看当前文件目录中的文件ls() 和 objects（）——查看当前工作空间中存在的对象（变量） methods(x)——查看
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2023-07-07 14:42:58
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前言：
这是关于张敬信老师@张敬信的专栏R&Python数据科学中的文章：玩转数据处理120题（R语言tidyverse版本）的个人自学笔记。敬信老师是我本科期间的恩师之一，非常感谢他提供的学习资源。
题目和主要代码均为敬信老师的原文内容，除此之外的注解为个人补充，如有错误，感激指正。 原来打算把敬信老师的120题在一篇文章中汇总出来，可是第一次在知乎上写长文
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2023-09-08 11:35:50
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R语言中依据列名删除指定列
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2023-05-30 10:27:26
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一、删除缺失值x <- c(1,2,3,NA,4,5)
y <- sum(x,na.rm=TRUE)#仅针对部分函数适用
xx <- na.omit(x)
y <- sum(y)#所有函数均可使用该方法二、dyplrlibrary(dplyr)
starwars # 查看dyplr自带数据集数据集列变量排列【arrange(data)】arrange(starwars, h
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2023-06-21 12:14:53
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单变量分析是理解单个变量的数值分布情况，与之相对的有双变量分析和多变量分析。加载示例数据因为csv文件中年收入字段有千分位分隔符，所以先定义转换函数。setClass("num.with.commas")
setAs("character", "num.with.commas",
function(from) as.numeric(gsub(",", "", from) ) )
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2023-06-26 15:38:39
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1.变量变换 as.array(x),as.data.frame(x),as.numeric(x),as.logical(x),as.complex(x),as.character(x),...转换变量类型；使用如下命令可得到全部列表，methods(as) &n
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2023-07-06 16:57:19
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R是向量化的语言，最突出的特点是对向量的运算不需要显式编写循环语句，它会自动地应用于向量的每一个元素。对象是R中存储数据的数据结构，存储在内存中，通过名称或符号访问。对象的名称由大小写字母、数字0-9、点号和下划线组成，名称是区分大小写的，并且不能以数字开头，特殊的对象名称可以通过界定符 `` 来转为合法的对象名称，注意，点号( . ) 被视为没有特殊含义的单字符。R语言非常灵活，例如：R语言区分
虚拟变量又称虚设变量、名义变量或哑变量，用以反映质的属性的一个人工变量,是量化了的质变量，通常取值为0或1。引入哑变量可使线形回归模型变得更复杂，但对问题描述更简明，一个方程能达到俩个方程的作用，而且接近现实。
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2023-05-28 10:47:36
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