大数据文摘出品编译：邬亮有些业界从业人士对R语言的价值并不认可，他们认为R语言只针对统计分析。R语言的确提供了很全面的统计分析的软件包，比如CRAN，Bioconductor，Neuroconductor，以及ROpenSci；并且提供了优秀的包管理功能。但在与计算机领域朋友的沟通中，R语言其实已经成长为一种多功能的编程语言，它的功能远不限于数据分析而已。但是，R语言的很多优秀特性并不为
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2023-09-05 08:11:56
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# 如何使用R语言检查重复值
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在R语言中检查重复值。首先，我会展示整个流程，并给出每个步骤所需的代码和解释。
## 流程
下表展示了检查重复值的流程：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 导入数据 |
| 2 | 检查重复值 |
| 3 | 删除重复值 |
## 操作步骤
### 步骤1：导入数据
首先
原创
2024-03-28 04:14:16
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数据结构是指在计算机中存储和组织数据的方式，不同的数据结构有不同的特点和适用场景。R语言中的常用数据结构，包括向量、矩阵、数组、列表和数据框。关于数据结构的使用，我们将分四篇文章分别介绍每种数据结构的操作方法和代码示例。为方便大家理解记忆，对每种数据结构的基本操作概括为四大类：创建数据结构往里面添加数据从里面查询数据对里面的数据进行修改这篇文章我们将介绍向量的使用目录向量创建向量访问向量修改向量向
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2024-06-25 18:53:36
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论文查重怎么办？ 就那么办！OK！数据查重怎么办？ 就这么办！ KO！数据清洗过程中的典型问题：缺失值、异常值和重复值处理，本次简单介绍一些R处理重复值的用法：将符合目标的重复行全部删掉；存在重复的行，根据需求保留一行一 数据准备使用GEO数据库的表达数据，抽取一些并稍加处理（为方便展示） data <- read.csv("A.csv",header=TRUE)
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2023-06-21 19:03:12
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在数据挖掘的过程中，数据预处理占到了整个过程的60%脏数据：指一般不符合要求，以及不能直接进行相应分析的数据脏数据包括：缺失值、异常值、不一致的值、重复数据及含有特殊符号（如＃、¥、＊）的数据数据清洗：删除原始数据集中的无关数据、重复数据、平滑噪声数据、处理缺失值、异常值等 缺失值处理：删除记录、数据插补和不处理 主要用到VIM和mice包 install.packa
# R语言重复值统计：探索数据的多样性
在数据分析中，了解数据集中重复值的分布情况是非常重要的。R语言提供了多种方法来统计和可视化重复值，帮助我们更好地理解数据集的特点。本文将介绍如何使用R语言进行重复值统计，并展示如何通过饼状图来可视化这些统计结果。
## 1. 准备工作
首先，我们需要安装和加载一些必要的R包。`dplyr`包提供了数据处理的功能，而`ggplot2`包则用于数据可视化。
原创
2024-07-21 10:01:42
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本文中将介绍单变量离群点检测、通过聚类检测离群点的例子最后演示从时间序列中检测离群点。一、单变量和多变量的离群点检验。set.seed(123)
data<-rnorm(100)#随机生成100个符合正态分布的随机数
summary(data)
plot(density(data)) #打印出data的概率密度函数
#打印出data箱线图，从箱线图中可以看到地步有一个离群值
boxplot(
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2023-08-21 14:14:16
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# R语言空白值处理
在数据分析和统计建模中，经常需要处理数据中的空白值。空白值是指数据集中的缺失、无效或不完整的值。在R语言中，提供了一些功能强大的函数和技巧来处理空白值，使我们能够更好地进行数据清洗和分析。
## 空白值的类型
在R语言中，空白值可以分为两类：NA和NULL。
- NA表示缺失值，表示数据缺失或无效。
- NULL表示空值，表示对象没有值。
## 空白值的处理方法
原创
2023-12-29 03:34:13
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假设有一组数据集如下：data=data.frame(y=c(1,2,3,NA,5,6),x1=c(6,NA,4,3,2,1),x2=c(1,3,6,9,12,NA))“NA”即表示缺失值。在R中输入该数据。 #判断缺失数据
is.na(data)
#统计缺失值个数
sum(is.na(data))
#查看每个样本数据是否完整，其值与is.na()相反
complete.cases(data)
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2023-05-26 20:13:18
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目录数据预处理作业题目一、总览二、R和Rstudio一些操作1.R注释2.工作路径的设置3.清除历史记录、变量等三、预处理工作1.查看数据是否具有缺失值(1)实验代码(2)原理介绍(3)实验结果(4)结果解释2.检查state和Area.code字段的异常3.可视化检查CustServ.Calls的离群点(1)实验代码(2)原理介绍(3)实验结果(4)结果解释4.使用z-score、IQR方法判
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2023-11-02 15:00:09
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第三章 数据探索3.1 数据质量分析缺失值的处理，从总体上分为删除、对可能值进行插补以及不处理。 异常值分析也称为离群点分析，可以通过简单统计量分析、3σ原则以及箱型图分析（箱型图仅通过分位数对数据进行识别，而不需要分布，分析结果比较客观）。# 设置工作空间
# 把“数据及程序”文件夹拷贝到F盘下，再用setwd设置工作空间
setwd("F:/数据及程序/chapter3/示例程序")
# 读入
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2023-08-12 09:51:42
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常见的数据缺失填充方式分为很多种，比如删除法、均值法、回归法、KNN、MICE、EM等等。R语言包中在此方面比较全面，python稍差。 目前已有的两种常见的包，第一个是impyute，第二个是fancyimpute,具体的内容请百度，此方面的例子不是很多。比如fa
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2023-10-18 07:35:01
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重复序列的创建rep(as.factor(c(“yizi1.”“yinzi2”,“yinzi3”)),3) rep( )是重复函数，它可以将某一向量重复若干次。 使用格式：rep(x, times = 1, length.out = NA, each = 1) &nbs
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2023-08-17 16:48:27
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# R语言如何去除重复值行
在R语言中，有时我们需要对数据进行清洗，去除重复值行是其中一个常见的任务。本文将介绍如何使用R语言去除重复值行，包括代码示例和清晰的逻辑说明。
## 1. 使用duplicated函数去除重复值行
在R语言中，可以使用`duplicated`函数来判断数据中的重复值行。`duplicated`函数返回一个逻辑向量，其中重复值行为`TRUE`，非重复值行为`FALS
原创
2023-11-14 05:46:22
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在R语言中，我们可以使用unique()函数来查看非重复值。unique()函数返回指定向量中的唯一值，即去除重复值后的数列。
首先，我们需要创建一个包含重复值的向量作为示例数据：
```R
# 创建示例数据
data
原创
2024-04-26 05:45:25
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文章目录往一个空数组中添加数据删除数组中重复元素 # 叙述不管是在数组中，还是在list的集合中，都可能会出现重复的数据。如果排除重复项就是我们应该考虑的事情了。 往一个空数组中添加数据往一个集合中循环push数据，再往该集合push数据之前，先进行比较，如果该值和集合中的每一项数据不相同再进行push。删除数组中重复元素首先定义如下数组： var arr=[0,2,3,5,6,9,2]; 我
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2024-02-29 09:30:46
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简介R语言中，自身已经带有了强大的数据处理、数据计算等方面的函数。 虽然，对于大规模的数据集合，处理过程可能会不如Python快，但是小规模的数据处理，R语言使用起来仍然会更方便。值得注意的是，为了执行效率，我们要尽量避免在R语言中，使用循环函数，而是要运用向量化的处理函数，即R语言Base基础包中，当然，记得apply家族的那么多函数以及不同的用法是一件麻烦的事情，于是类似plyr，dplyr，
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2024-07-05 05:27:30
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Package parallel version 4.2.0Description这些函数提供了几种使用集群并行化计算的方法。UsageclusterCall(cl = NULL, fun, ...)
clusterApply(cl = NULL, x, fun, ...)
clusterApplyLB(cl = NULL, x, fun, ...)
clusterEva
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2024-06-25 12:39:53
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缺失值缺失值是指粗糙数据中由于缺少信息而造成的数据的聚类，分组，删失或截断。它指的是现有数据集中某个或某些属性的值是不完全的。**缺失值的处理方法：**对于缺失值的处理，从总体上来说分为删除存在缺失值的个案和缺失值插补。对于主观数据，人将影响数据的真实性，存在缺失值的样本的其他属性的真实值不能保证，那么依赖于这些属性值的插补也是不可靠的，所以对于主观数据一般不推荐插补的方法。插补主要是针对客观数据
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2023-06-01 15:25:42
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前言在做数据挖掘模型的时候，我们有时会需要把连续型变量转型离散变量，这种转换的过程就是数据离散化，分箱就是离散化常用的一种方法。数据离散化处理属于数据预处理的一个过程，R语言在数据处理上有天然的优势，也有直接用于离散化计算的包，无监督的离散化可以用infotheo包，有监督的离散化可以用discretization包来处理复杂的离散化操作。目录数据离散化的需求无监督的数据离散化有监督的数据离散化1
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2023-08-26 17:28:16
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