正则表达式用于字符串处理、表单验证等场合,实用高效。现将一些常用的表达式收集于此,以备不时之需。 匹配中文字符的正则表达式: [\u4e00-\u9fa5] 评注:匹配中文还真是个头疼的事,有了这个表达式就好办了 匹配双字节字符(包括汉字在内):[^\x00-\xff] 评注:可以用来计算字符串的长度(一个双字节字符长度计2,ASCII字符计1)
转载 2024-07-15 06:53:23
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当建立一个模型时,首先要考虑这个模型在采用训练集数据时能否建立。可以引入评价模型性能的定量指标。从评价的角度来看,我们可以把模型的类别分组:分类、打分、概率评估、排名和聚类。
转载 2023-07-13 10:09:54
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 第18章 处理缺失数据的高级方法# 目的:识别缺失数据;检查导致数据缺失的原因;删除包含的缺失值的实例或用合理的数值代替(插补)缺失值#主要包: mice包#主要数据集:VIM包中的sleep数据集18.1 处理缺失值流程1.识别缺失值2.检查导致出局缺失的原因3.删除包含缺失值的实例或用合理的值代替缺失值18.2 识别缺失值 NA(不可得)代表缺失值,NaN(不是一个数)代
转载 2023-06-25 11:47:18
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# R语言 数组 在R语言中,数组是一种用于存储相同类型数据的数据结构。有时候,我们需要创建一个数组来存储数据,然后逐步填充它。本文将介绍如何在R语言中创建数组,并提供一些代码示例。 ## 创建数组 在R语言中,可以使用`vector()`函数创建数组。`vector()`函数接受两个参数:`mode`和`length`。`mode`指定数组中元素的类型,可以是`"logical"
原创 2024-01-24 04:17:05
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# 实现R 语言 ## 介绍 作为一名经验丰富的开发者,我将教会你如何在 R 语言中处理值。值在数据分析中是一个很常见的情况,我们需要对其进行处理以确保数据的准确性和完整性。 ## 流程 首先,让我们来看一下整个处理值的流程,我们可以用一个表格来展示这些步骤: ```markdown | 步骤 | 描述 | | ---- | -----------
原创 2024-05-03 03:18:42
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# R语言的实现方法 ## 1. 整体流程 在R语言中,判断一个对象是否为通常可以通过is.null()函数来实现。具体流程如下: | 步骤 | 操作 | | --- | --- | | 1 | 检查对象是否为NULL | | 2 | 返回判断结果 | ## 2. 操作步骤 ### 步骤1:检查对象是否为NULL 在R语言中,使用is.null()函数来判断一个对象是否为。代码
原创 2024-04-24 05:43:55
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## R语言数组 在R语言中,数组是一种常用的数据结构,用于存储一组相关的数据。有时候我们需要创建一个数组,然后向其中添加元素。本文将介绍如何在R语言中创建数组,并给出相应的代码示例。 在R语言中,可以使用`vector()`函数创建一个数组。`vector()`函数有两个参数,第一个参数指定数组的数据类型,第二个参数指定数组的长度。如果将长度设置为0,则创建的数组为。 ```R
原创 2023-12-28 06:51:54
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# R语言中的非数据处理 ## 引言 在数据分析和数据科学的领域,善于处理“非”数据是至关重要的。R语言作为强大的数据分析工具,具备处理非数据的多种功能。在本篇文章中,我们将探讨如何在R中检测和处理非数据,并通过代码示例来加深理解。 ## 什么是非数据? 在编程和数据处理领域,“非”指的是那些具有实际值的数据。相对的,值(NULL、NA或empty string)则表示缺少数
原创 2024-09-29 04:22:54
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# R 语言中的判空处理 在数据分析和处理过程中,尤其在使用 R 语言时,判定一个对象是否为是非常重要的。对象可能会导致错误的计算、数据丢失或不必要的计算延时。本文将介绍在 R 中如何进行判操作,并结合具体代码示例进行说明。 ## 什么是对象? 在 R 语言中,对象通常是指 `NULL`、向量 `c()`、NA(缺失值)或长度为零的对象。对于数据分析师来说,了解如何处理这些对象
原创 2024-09-06 06:23:51
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  R的基本数据类型R中5种基本的数据类型:character-字符numeric (real numbers)-数字Integer-整数Complex-复数logical (True/False)-二元逻辑还要注意数据的两种特殊的数据类型,即数据的缺失NA 和值NULL数据类型的转换R中6种基本的数据结构:向量(Vector)矩阵(Matrix)数组(Array)因子(Fa
R语言处理文本的能力虽然不强,但适当用用还是可以大幅提高工作效率的,而且有些文本操作还不得不用。高效处理文本少不了正则表达式(regular expression),虽然R在这方面先天不高效,但它处理字符串的绝大多数函数都使用正则表达式。0、正则表达式简介: 正则表达式不是R的专属内容,所以用0编号,这里也只简单介绍,更详细的内容请查阅其他文章。 正则表达式是用于描述/匹配一个文本集合的表达
转载 2023-06-19 21:08:09
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处理文本是每一种计算机语言都应该具备的功能,但不是每一种语言都侧重于处理文本。R语言是统计的语言,处理文本不是它的强项,perl语言这方面的功能比R不知要强多少倍。幸运的是R语言的可扩展能力很强,DNA/RNA/AA等生物序列现在已经可以使用R来处理。 nchar字符的个数toupper转换为大写字符tolower转换为小写字符substr求字符串的字串grep基于正则表达式的匹配sub
Reviewvector、matrix、array、factor、data.frame、list变量与常量变量是一个符号化的量,它可以引用向实际的数据,使用过程中,可以更改其内容。定义方式有四种:a-z,0-9,_,.常量也是一个符号化的量,但是一旦被它定义生成,则它的值无法再改变。 每一种数据类型都有各自定义常量的方法数值:直接写 字符:加双引号 逻辑:T,F 复数:数值结合变量的赋值应用在R
转载 2023-06-25 11:04:10
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主要用到VIM和mice包 1. install.packages(c("VIM","mice")) 1.处理缺失值的步骤 步骤: (1)识别缺失数据; (2)检查导致数据缺失的原因; (3)删除包含缺失值的实例或用合理的数值代替(插补)缺失值缺失值数据的分类: (1)完全随机缺失:若某变量的缺失数据与其他任何观测或未观测变量都不相关,则数据为完全随机缺失(MCAR)。 (2)随机缺失:若某
转载 2023-06-25 11:46:47
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文章目录1 向量的创建2 向量的操作2.1 选择向量中的元素2.2 数值型向量的运算2.3 数值型向量的排序2.4 字符型向量的操作2.5 向量的去重2.6 向量的交集、并集、补集 之前我在R-数据科学(一):数据结构中初步介绍了向量的定义和类型以及对于向量的简单操作,如向量中的元素选取等,但是还有许多常用且相对复杂的操作并未提及,这篇文章的目就是详细的介绍我在学习过程中遇到的所有关于向量的操作
转载 2023-06-25 11:07:09
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第一章就是数理统计知识哈,就不在这写了直接水一章,第二章的干货在这里,一章一章来吧,楼主也虚没库存,不是有意拉篇数的(当然这只是自己总结出来的一部分,具体参考书) 1.帮助命令:help(solve),?solve,help(“solve”)。 2.重复函数rep(x,y,z),x是数据,y是重复次数,z是长度。 3.清除R命令行控制台的屏幕内容ctrl+l。 4.用键盘导入数据的函数edit5.
转载 2023-08-31 09:30:21
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在 JavaScript 中,有多种方法可以确定变量是否为整数。在本文中,我们将讨论三种最常用的方法:Number.isInteger()、检查余数以及利用严格相等运算符和 parseInt,我们还将提供如何使用每种方法的示例。1、Number.isInteger()Number.isInteger() 方法是检查变量是否为整数的最直接方法。take 方法判断传入的值是否为整数。此方法返回一个布尔
# R语言处理值(NA)的完整指南 在数据科学中,值(或称缺失值)是一种普遍存在的数据问题。在R语言中,值用`NA`表示。掌握如何识别、处理和可视化值是每个数据分析师的基本技能。本文将带你逐步了解如何去除值,并且会包含代码实例和相应的可视化图形。 ## 处理值的流程 以下是处理值的步骤,便于你理解整个过程: | 步骤 | 描述 | |-
原创 9月前
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# R语言聚合 值实现流程 ## 1. 理解问题和目标 在开始解决问题之前,我们首先需要理解问题的本质和我们的目标。本次任务是实现R语言中的聚合操作,同时处理值。聚合操作是将数据集按照某个字段进行分组,并对每个分组进行统计计算,如求和、平均值等。而值是指数据中的缺失值或者NA值。 ## 2. 流程图 我们可以使用流程图来展示整个实现的流程。 ```mermaid flowchart
原创 2023-12-25 07:46:59
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# 如何在R语言中定义列表 ## 概述 在R语言中,列表(list)是一种非常有用的数据结构,用于存储不同类型的对象。当我们需要创建一个的列表时,可以按照以下步骤进行操作。 ## 流程概览 下面是创建一个列表的步骤概览: | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | 1 | 创建一个的列表对象 | | 2 | 可选:向列表中添加元素 | | 3 | 检查列表是否为 | |
原创 2024-02-05 08:26:21
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