数据清洗必须会的一些方法 - sql篇介绍解决质量问题解决办法数据的完整性sql处理方式数据的唯一性sql处理方式数据的权威性数据的合法性问题sql处理方式数据的一致性问题 介绍在进行数据分析之前，自己拿到的数据大部分情况下都是不能够直接用的，会存在很多数据质量的问题，这个时候就需要我们先过滤一遍。 数据清洗是整个数据分析链路中非常重要的一个环节，能够提供更高的质量的数据，同时供应挖掘材料。解决
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2024-07-12 02:05:33
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# R语言数据清洗指南
数据清洗是数据分析和数据科学中一个不可忽视的重要步骤。R语言因其强大的数据处理与可视化能力而广泛应用于数据清洗中。本文将简要介绍数据清洗的基本概念以及如何使用R语言进行数据清洗，最后提供一些代码示例以帮助理解。
## 数据清洗的基本概念
数据清洗是指通过一定的方法将原始数据中的错误、不一致或缺失值处理成干净、整洁且可用于分析的状态。常见的步骤包括：
1. **处理缺
原创
2024-09-04 04:16:26
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R语言数据分析?个人主页：JoJo的数据分析历险记
?个人介绍：小编大四统计在读，目前保研到统计学top3高校继续攻读统计研究生?如果文章对你有帮助，欢迎关注、点赞、收藏、订阅专栏本系列主要介绍R语言在数据分析领域的应用包括： R语言编程基础、R语言可视化、R语言进行数据操作、R语言建模、R语言机器学习算法实现、R语言统计理论方法实现。 本系列会完成下去，请大家多多关注点赞支持，一起学习~参考资料
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2024-04-12 22:34:53
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好多同学把统计和数据清洗搞混，直接把原始数据发给我，做个统计吧，这个时候其实很大的工作量是在数据清洗和处理上，如果数据很杂乱，清洗起来是很费工夫的，反而清洗好的数据做统计分析常常就是一行代码的事情。Data scientists only spend 20% of their time creating insights, the rest wrangling data.想想今天就给大家写一篇数据
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2023-06-20 16:45:12
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此为本次作业需要的文件链接：https://pan.baidu.com/s/1PXClUp6CVvFNM6MP9YS6nw?pwd=sdkz 提取码：sdkz我们通过简单的爬虫抓取了当当网的机器学习相关的图书数据，并保存为 ./books_total.csv 文件。通过爬虫采集原始数据，但是由于各种原因，原始数据往往会存在许多问题，例如数据格式不正确，数据存在冗余等等。因此第一手获得的原始数据不能
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2023-12-30 20:26:33
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# R语言数据清洗: 处理异常值
## 引言
数据清洗是数据分析的重要步骤之一。在数据清洗过程中，我们需要处理异常值(outlier)。异常值是指与大部分数据点明显不同的观测值。异常值可能是由于测量错误、数据录入错误、设备故障或者其他未知因素导致的。处理异常值是为了保证数据的准确性和可信度，以便后续分析。
在本篇文章中，我们将介绍如何使用R语言进行数据清洗，特别是处理异常值。我们将讨论异常值
原创
2024-02-05 03:34:49
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一，R语言简介1，R语言的发展上世纪90年代初，新西兰奥克兰大学 Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 尝试构建了一个统计环境。Ross Ihaka Robert Gentleman1997年以后，形成了一个核心团队对R 语言源代码进行管理与修改。S语言：1976年贝尔实验室发展起来的数据交互分析系统；是一种高级程序语言，很好地
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2023-10-25 21:39:30
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本节书摘来自华章出版社《R语言数据挖掘》一书中的第1章，第1.11节，作者［哈萨克斯坦］贝特·麦克哈贝尔（Bater Makhabel），李洪成 许金炜 段力辉 译，1.11 数据清洗数据清洗是数据质量的一部分，数据质量（Data Quality，DQ）的目标如下：准确性（数据被正确记录）。完整性（所有相关数据都被记录）。唯一性（没有重复的数据记录）。时效性（数据不过时）。一致性（数据是一致的）。
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2024-05-12 18:58:29
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在进行正式的数据分析之前，必须要保证数据的质量，故而我们要处理缺失值、异常值这些脏数据。本篇博客参照了如何使用R语言解决可恶的脏数据一文，进行了模拟脏数据清洗。 一、缺失值 缺失值的处理要依据数据的类型和其内容进行相应处理，常用的方法有行删除、众数替代、均值替代以及多重插补法等等。
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2023-08-17 07:33:40
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source("http://bioconductor.org/biocLite.R") biocLite("GEOquery")library(Biobase)rm(list = ls()) #清空内存 R语言常用命令http://blog.sina.com.cn/s/blog_9f23a8da010195qx.html > getwd()#获取工作目录。> se
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2023-09-12 17:03:18
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玩转数据可视化之R语言ggplot2?个人主页：JoJo的数据分析历险记
?个人介绍：小编大四统计在读，目前保研到统计学top3高校继续攻读统计研究生?如果文章对你有帮助，欢迎关注、点赞、收藏、订阅专栏本系列主要介绍R语言ggplot2的使用参考资料:ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis文章目录玩转数据可视化之R语言ggplot2?8.ggplot
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2023-06-25 10:08:26
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# R语言影像组学数据清洗入门指南
在生命科学和医学研究中，影像组学作为一种新兴的分析技术，通过提取影像数据中的特征，为疾病的诊断和预后提供了有力支持。不过，在进行影像组学分析之前，数据清洗是必须经历的一步。本文将指导刚入行的新手如何在R语言中实现影像组学数据的清洗过程。
## 数据清洗流程
下面是影像组学数据清洗的一般流程，如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----
原创
2024-09-28 05:27:17
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文章目录一.数据清洗与准备1.缺失值过滤(删除缺失值)补全2.数据转换去重series的逐元素转换：map替换特定值replace重命名索引分组，划分区间随机抽样随机重排序哑变量3.字符串操作内建字符串方法向量化字符串函数二.数据合并与重塑1. 数据库风格的DataFrame连接2. 轴向拼接3. 重塑和透视长数据（冗余数据）透视为宽数据（正常数据）宽透视为长三.数据聚合与分组-groupby-
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2024-03-05 23:24:35
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数据清洗与准备环境配置library(mlbench) # 将会使用到包中的BostonHousing数据集
library(funModeling) # 探索性数据分析工具包，本节内容中将会使用到它的status()函数，打印整体数据质量
library(tidyverse) # 数据转化工具包，本节内容中将会使用它包含的dplyr中的管道函数 %>%
library(VIM) # 缺失值
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2023-09-14 16:19:57
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R语言是一种用于统计分析的编程语言，在处理面板数据的清洗方面非常强大和灵活。下面我将向你介绍R语言处理面板数据的基本流程，并给出相应的代码示例。
整个流程可以分为以下几个步骤：
1. 导入面板数据：首先，你需要将面板数据导入R环境中。R可以处理各种格式的数据，比如CSV、Excel、txt等。使用`read.csv()`函数可以读取CSV格式的数据，示例代码如下：
```R
data
原创
2024-01-08 06:59:05
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# R语言数据清洗：删除重复项的实用指南
在数据分析和统计建模过程中，数据的质量是至关重要的。对于刚入门的开发者而言，学习如何使用R语言进行数据清洗是一个非常重要的技能。在这篇文章中，我们将介绍如何在R语言中删除数据框中的重复项。我们将通过一个简单的流程表、具体的代码示例以及详细的解释来帮助你理解这个过程。
## 数据清洗流程
以下是删除数据框中重复项的基本步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-03 06:36:58
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R语言使用rm函数删除当前空间中的单个变量、清除当前空间中的所有变量
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2023-06-17 11:01:28
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好多同学把统计和数据清洗搞混，直接把原始数据发给我，做个统计吧，这个时候其实很大的工作量是在数据清洗和处理上，如果数据很杂乱，清洗起来是很费工夫的，反而清洗好的数据做统计分析常常就是一行代码的事情。Data scientists only spend 20% of their time creating insights, the rest wrangling data.想想今天就给大家写一篇数据
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2024-05-18 18:50:05
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村长，数据科学、指弹吉他及录音工程爱好者，浙大金融学博士在读，在data.table包和MongoDB的使用上有较多经验。问题：从一段json清晰代码说起笔者某一日在R语言中文社区某一群里面发现了水友提出的一个问题，处理一个比较奇葩的数据清洗问题，先来看数据结构： 这是一个类json格式嵌套的数据，其中存在两个变量，第一个变量是cusnum作为序号，第二个是一个类json的嵌套变量，里面以类
技多不压身，跨界融合更是对十八般武艺的一种考验，SQL是一种技能，一样可以在R的舞台上展示独特的魅力，一起看看SQL处理数据的长袖有怎么样的舞艺。1，介绍主角SQL 是结构化查询语句，是一种数据库查询和程序设计语言。数据分析从业者的主要技能之一，普及程度不低于R语言。当我们用R语言处理数据：检索，排序，筛选的时候怎觉得力不从心。怎样用SQL来处理R中的数据呢？用SQL的优势来武装R的数据处理更能锦
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2023-09-29 09:08:33
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