# 删除重复行 data_unique <- unique(data) # 或者使用duplicated函数删除重复行 data_unique <- data[!duplicated(data), ] 删除不需要的列 在数据集中,可能包含一些与后续分析无关的列,这些列可以删除以简化数据集。 R 复制代码 # 删除不需要的列(以某一列为例) data_clean <- data[, !(names(data) ...
复制代码 # 删除含有缺失值的行 data_clean <- na.omit(data) # 使用均值填补缺失值(以某列为例) data$column_name[is.na(data$column_name)] <- mean(data$column_name, na.rm = TRUE) 处理重复值 如果数据中存在重复的行,我们可以选择删除重复行或者只保留第一次出现的行。 R 复制代码 # 删除重复...
Understand --> Import Import --> Clean Clean --> Transform Transform --> Analyze Analyze --> Visualize Visualize --> Export 其中,流程图中的节点分别代表了整个数据处理流程的各个步骤。从了解数据开始,依次进行数据导入、数据清洗、数据转换、数据分析、数据可视化和数据导出,最终结束整个流程。 希望以上内容...
掌握R语言中的数据处理函数和技巧将使你能够高效地处理各种数据集。 以下是一些示例: - 导入和导出数据: ``` #从 CSV文件中导入数据 data <- read.csv("data.csv") # 将数据导出为Excel文件 write.xlsx(data, "data.xlsx") ``` - 数据清洗和筛选: ``` # 移除缺失值 clean_data <- na.omit(data)...
... thendetach()the dataset to clean up after ourselves. 之后,用命令detach()结束使用数据集。 users are cautioned that if there is already a variable calledcesdin the local workspace, issuingattach(ds), maynotmean thatcesdreferencesds$cesd. Name conflicts of this type are a common problem...
cor_mat = clean.cor(ret, threshold 点击文末“阅读原文” 获取全文完整代码数据资料。 本文选自《R语言股市可视化相关矩阵:最小生成树》。 点击标题查阅往期内容 【视频】Copula算法原理和R语言股市收益率相依性可视化分析 R语言时间序列GARCH模型分析股市波动率 ...
janitor::clean_names %>% na.omit cocktails_df # 无监督学习 # 主成分分析 # PCA library(tidymodels) pca_rec <- recipe(~., data = cocktails_df) %>% update_role(name, category, new_role ="id") %>% step_normalize(all_predictors) %>% ...
clean.titanic <- titanic %>% dplyr::select(-c(home.dest, cabin, name, X, ticket)) %>% dplyr::mutate(pclass = factor(pclass, levels = c(1,2,3), labels = c('Upper','Middle','Lower')), survived = factor(survived, levels = c(0,1), labels = c('No','Yes'))) %>% ...
# 删除重复行 data_unique <- unique(data) # 或者使用duplicated函数删除重复行 data_unique <- data[!duplicated(data), ] 删除不需要的列 在数据集中,可能包含一些与后续分析无关的列,这些列可以删除以简化数据集。 R 复制代码 # 删除不需要的列(以某一列为例) data_clean <- data[, !(names(data)...