R中使用complete.cases 和 na.omit来去掉包含NA的行 现在有个一data.frame  datafile如下所示 Date        sulfate nitrate ID 1 2015-1-1 NA NA  1 2 2015-1-2  2 6  1 3 2015-1-3  NA 3  1 4 2015-1-4  4 NA  1 5 2015-1-5  NA NA  NA 6 2015-1-6  5 7  1 去掉所有包含NA的行, datafile[complete.c

> 1+NA [1] NA > NA==1 [1] NA > c(NA,1:50) [1] NA 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 [32] 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 > mean(c(NA,1:50)) [1] NA > mean(c(NA,1:50),n

0是假 NULL.NA无法辨认真假 除了以上3个其他的都是真 > if (NULL) print("OK") else print("Error") Error in if (NULL) print("OK") else print("Error") : argument is of length zero > if (NA) print("OK") else print("Error

下面用实例来说明这两个函数的作用: 这是一个数据框final: gene hsap mmul mmus rnor cfam 1 ENSG00000208234 0 NA NA NA NA 2 ENSG00000199674 0 2 2 2 2 3 ENSG00000221622 0 NA NA NA NA 4 ENSG00000207604 0 NA NA 1 2 5 ENSG00000207431 0 NA NA NA NA 6 ENSG00000221312 0 1 2 3 2 如果要去除有

解决办法: normalize-space() 例子: 原来的xpath为: user=selector.xpath('//*[@id="Con"]/tr[1]/th/text()') 修改后: user=selector.xpath(' normalize-space( //*[@id="Con"]/tr[1]/th/text())') #注意位置

这几个都是R语言中的特殊值,都是R的保留字, NA:Not available  表示缺失值   用 is.na() 来判断是否为缺失值 NULL:表示空值,即没有内容  用 is.null() 来判断是否为空值 NaN:Not a Number,表示非数值   用 is.nan() 来判断是否为非数值 Inf:Infinite 表示无穷大  用 is.finite()   is.infinite() 来判断是否为无穷大数

本文内容来源:https://www.dataquest.io/mission/128/working-with-data-frames 本文摘要:简单介绍一下用R处理数据   原始数据展示(这是一份UFO的目击统计报告,每一行代表了一份目击报告的信息,date sighted - 目击UFO的日期, date reported - 报告日期,duration - 目击时长, latitude - 纬度, longitude - 经度) date sighted,date reported,du

1.使用C函数连接数据 2.使用c,cbind,rbind结合变量 3.使用Vector函数结合数据 4.使用矩阵结合数据5.使用data.frame函数结合数据 6.使用list函数结合数据 c 向量 数组 矩阵 数据框 列表 1.使用C函数连接数据se<-c(59, 55, 53.3, 44, 44)  #可以在逗号的任一一边加上空格 增加代码的可读性#查看severe的前3个值se[1:3]#查看除了第2个之外的所有值se[-2]#可以做对数据做如下的操作:sum mean max min

    R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快.包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度.因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率.这里我们主要讲的是它对数据框结构的快捷处理. 和data.frame的高度兼容 DT = data.table(x=rep(c("b&

R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快.包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度.因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率.这里主要介绍在基因组数据分析中可能会用到的函数. fread 做基因组数据分析时,常常需要读入处理大文件,这个时候我们就可以舍弃read.ta

内容概览   尽管R是一门以数值向量和矩阵为核心的统计语言,但字符串有时候也会在数据分析中占到相当大的份量.   R语言是一个擅长处理数据的语言,但是也不可避免的需要处理一些字符串(文本数据).如何高效地处理文本数据,将看似杂乱无章的数据整理成可以进行统计分析的规则数据,是『数据玩家』必备的一项重要技能.   在编程语言里,文本处理绝对是一大热门,作为数据统计分析最热门的R语言,虽然处理方法没有其他的文本的编程语言丰富,但其处理文本的能力也是非常实用的.特别是在文本数据挖掘日趋重要的背景下,在数

1.基本统计 summary函数:R中的summary函数根据输入的类提供输入的摘要.该函数根据输入对象的类调用各种函数.返回值也取决于输入对象.例如,如果输入是一个由数字数据组成的向量,它将为数据提供平均值.中值.最小值.最大值和四分位数,而如果输入是表格(数字)数据,它将为每一列提供类似的计算. cov:用来计算相关性,通过为函数中的方法参数指定apt值,我们可以计算不同类型的相关系数,即Pearson.Spearman.Kendall等. data(iris) summary(iris)

dplyr包是Hadley Wickham的新作,主要用于数据清洗和整理,该包专注dataframe数据格式,从而大幅提高了数据处理速度,并且提供了与其它数据库的接口:tidyr包的作者是Hadley Wickham, 该包用于“tidy”你的数据,这个包常跟dplyr结合使用. dplyr.tidyr包安装及载入 install.packages("dplyr") install.packages("tidyr") library(dplyr) library(t

本章内容: 操纵日期和缺失值 熟悉数据类型的转换 变量的创建和重编码 数据集的排序,合并与取子集 选入和丢弃变量 多说一句,数据预处理的时间是最长的……确实是这样的,额. 4.1一个示例 4.2创建新变量 算术运算符:+.-.*./.^(**)(求幂).x %% y(取余运算).x %/% y(整数除法). transform函数: transform函数现在只用于数据框.对数据框进行操作. 例子: mydata <- transform(mydata, sumx = x1+x2, meanx

3.3缺失值处理 R中缺失值以NA表示,判断数据是否存在缺失值的函数有两个,最基本的函数是is.na()它可以应用于向量.数据框等多种对象,返回逻辑值. > attach(data) The following objects are masked fromdata (pos = 3): city, price, salary > data$salary=replace(salary,salary>5,NA) > is.na(salary) [1] FALSEFALSE TRUE

安装xlsx包 #装之前先装jdk,配置环境变量 install.packages("xlsx") 代表安装成功 必须先加载包然后再使用包library() $提取符号 当一个函数里需要返回多个值(比如有变量,有向量,有矩阵)时,我们要用list,而不是return,这时如果想提取某个变量的结果,就需要用到$,默认情况下,对于 `list`, `environment` 这两种对象,`$`可以提取(extract)出里面的元素. 必知必会的函数 x<-c(7,5,8,9,2) #

R语言数据分析利器data.table包-数据框结构处理精讲 R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快.包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度.因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率.这里我们主要讲的是它对数据框结构的快捷处理. 和data.frame的高度兼容

R数据科学(R for Data Science) Part 2:数据处理 导入-->整理-->转换 ------------------第7章 使用tibble实现简单数据框------------------- #tibble一种简单数据框 vignette("tibble") #创建tibble str(iris) str(as_tibble(iris)) tibble(x=1:5, y=1, z=x^2+y) #tribble(transposed tibble)转

查看多少行 ? awk '{print NR}' access.log |tail -n1 日期时间筛选检测 awk '/Dec 10/ {print $0}' /opt/mongod/log/mongod.log 具体时间点 日志检测 awk '/Nov 11 16:24:17/ {print $0}' /var/log/secure nginx日志统计独立ip的个数 awk '{print $1}' /access.log | sort | uniq | wc -l 查询访问最多的前10个i

在SQL查询中,经常会用到左连接.右连接.内连接.全连接,那么在R中如何实现这些功能,今天来讲一讲! SQL回顾 原理 # 连接可分为以下几类: 内连接.(典型的连接运算,使用像   =   或   <>   之类的比较运算符).包括相等连接和自然连接.       内连接使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行.例如,检索   students   和   courses   表中学生标识号相同的所有行.    外连接.外连接可以是左向外连接.右向外连接或完整外部连接.     

C News Distribution 并查集水题 D Bicolored RBS 括号匹配问题,如果给出的括号序列nesting depth为n,那么最终可以分成两个nesting depth为n / 2的序列. 在进行匹配的时候,如果当前栈中的左括号大于等于 n / 2,那么剩下的括号就要进行标记,最终标记和不标记的分成两个部分. E Range Deleting 对一个序列去掉一个区间范围内的数字,使得剩下的序列是一个非降序的序列. 这题是一道较好的思维题. 首先可以预处理出1到\(pre