R语言 | 将CSV文件中原本为空白值的chr数据赋值为NA

于 2022-11-05 21:51:51 发布
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MPHS2011.3<-read.csv("D:\\Desktop\\EDA\\EDAprojectdata\\MPHS_US_2011.csv",header = TRUE,na.strings=c("","NA"))

锦鲤大仙
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R语言：使用NA替换空白格
2301_79326857的博客
08-19 3532
在R语言中，我们经常需要处理数据集中的缺失值。当我们从外部源导入数据时，有时会遇到空白格，这些空白格代表缺失值。为了便于后续的数据分析和处理，我们需要将这些空白格替换为R中的缺失值表示，即NA。通过这种方式，你可以轻松地使用R语言将空白格替换为NA。这对于后续的数据分析和处理非常有用，因为R语言提供了许多处理缺失值的函数和工具，可以方便地处理NA值。假设我们有一个名为"dataset.csv"的CSV文件，其中包含了各种数据，包括一些空白格。接下来，我们可以使用R语言的字符串函数和条件语句来替换空白格。
处理缺失值：在R语言中自动将跳过的位置赋值为缺失值NA
CyberXZ的博客
08-29 357
当处理包含缺失值的数据时，我们需要进行相应的处理，以确保数据分析的准确性和可靠性。通过自动将跳过的位置赋值为缺失值NA，我们可以轻松地识别和处理数据集中的缺失值。在实际数据分析中，适当处理缺失值是确保结果准确性和可靠性适当处理缺失值是确保结果准确性和可靠性的重要步骤。首先，让我们创建一个包含缺失值的数据集。运行上述代码后，我们将获得一个逻辑值矩阵，其中缺失值位置为TRUE，非缺失值位置为FALSE。除了均值之外，你还可以使用其他统计量或自定义的填充值来填充缺失值，具体取决于数据集的特点和分析的需求。
r语言赋值为na_r语言将空白格替换成NA
weixin_39878688的博客
12-21 4957
有数据集类似user_id qid1371 000013046dc0ab29ef8773eb61aba623 02 0000cfcadfa43ef824669405081165b13 0006ee1acc5321260ba0fbff...
r语言赋值为na_R语言中特殊值NaN、Inf 、NA、NULL
weixin_39894778的博客
12-21 8087
前言：学习R过程中，数据中往往会出现一些诡异的符号，而不是数值，那么他们到底是什么意思呢？下面带领大家一探究竟。(一) 特殊值的概念1. NaNR中的无定义数用NaN表示，即“Not a Number(非数)”。不过在R中，R实际上是把NaN视作一个数的，当其参与运算时，返回结果总是NaN。我们可以使用is.nan()函数来检测计算结果有无定义，但是需要注意的是，对于NaN而言，is.finite...
ora00936缺失表达式怎么解决_R语言学习4-缺失值
weixin_39754831的博客
11-22 563
缺失值在统计和数据分析中起着重要作用。通常，不能简单的忽略缺失值，而应该仔细研究它们，以了解是否存在潜在的模式或缺失的原因。两种缺失值NA在R中，NA用于表示“不可用”或“缺失”（在统计意义上）的任何值。 在本课程中，我们将进一步探索缺失值的价值。任何涉及NA的操作通常都会产生NA。 为了说明这一点，让我们创建一个向量c(44，NA，5，NA)并将其分配给变量x。> x <- c(44...
R语言把某些数替换成na_R语言进行数据清洗
weixin_39551103的博客
11-22 5368
微信公众号：Python商务实践博客网址：www.liupu.top任何问题和建议，请在博客评论区或公众号留言最近更新时间：2018-9-26写在前面上次更新后已经有将近三个月没有进行文章更新，所以这里要向那些一直关注小编文章的朋友致以最诚挚的抱歉。因为在这三个月中一些琐事以及工作方面的事情一直缠绕着我，使得我总是没有精力或者心情去及时进行文章更新，再次向喜欢小编文章的各位朋友进行道歉！...
r语言 新增一列数字类型_R语言实战（2）——创建数据集【学习分享】
weixin_39881958的博客
10-21 2933
往期回顾：R语言实战(1)——R语言介绍【学习分享】引言：上一章我们通过简单的例子了解了R语言及R语言能实现的一些功能，本期我们将一起学习R中的数据结构，以及向R中导入数据的方法。2.1 数据结构数据集通常是由数据构成的一个矩形数组，行表示观测，列表示变量(但不同行业对行和列叫法不同，在R中用观测和变量代表行和列)。R可以处理的数据类型(模式)包括数值型、字符型、逻辑型(TRUE/FAL...
R语言的四种数据结构---数据框
dayun555的博客
12-28 1915
数据框是最常见的数据结构，一般来讲，从csv或txt文件读入时就会自动存储为数据框对象。 与矩阵不同的是，矩阵只可以存储一种数据类型，而数据框可以存储多种类型，但是每一列必须为相同的数据类型 1.创建数据框 （1）从外部读入 # 读入一个txt,csv等格式数据,即自成一个数据框 movie = read.csv("电影数据.csv", fileEncoding = "UTF-8", s...
R中常用函数使用说明——持续更新
垚垚爸的博客
09-22 5015
参考文章：（参见各标题链接） 老菜鸟最近进入了R的学习中，看的书籍用不上，使用时候还得满网到处去搜集各种说明，唉，累啊，写个R中各种命令的说明，方便自己查找学习吧。 1. 提取不同列的内容组成新变量——常用于分组信息的设置 #提取指定列的内容 #对数据中的Gene.ID和FPKM两列数据进行提取 m3108.FPKM <- m3108.gene.tab[,c(1,8)] 2. 重命名指定列名 #重命名全部的列 names(data) <- c("NO","name") #重命名单个列 col
＜＜R语言入门与实践＞＞读书笔记
qq_40421050的博客
09-14 540
序 数据分析具备三个属性 可再现性 自动化 沟通 R的传统强项是建模与作图 1. R基础 1.1 R用户界面 冒号运算符:表示返回两个整数值之间的所有整数. 1:100 R是一种动态编程语言,意味着运行R代码时,变异操作会由R自动完成. #是注释符号 1.2 对象 赋值<- 对象名不能以数字开头,特殊符号不能出现在名称中^ ! $ @ + - / * R区分大小写 同一个对象再次被赋值时,R会自动覆盖存储对象中的信息,不会请求批准 ls命令查看已经命名了哪些R对象ls() 对于两个不等长的向量,R
利用周末学R语言 (1) - RStudio,helloworld,数据类型与获取数据
nightttt7
03-16 2525
因为工作需要使用R语言,利用周末了解,记录这些属于R的周末 本系列每周末更新,不断修改中 R介绍 开源的,源于S语言的,主要用于统计计算和作图的语言. 优势: 简单易学,轻量,不同系统上兼容性好,包多,有RStudio这个优秀的IDE 劣势: 速度较慢,包质量参差不齐,数据量大的时候性能不好,在深度学习领域缺乏包 R安装 R官网 R-3.4.3-win下载链接 安装即...
R语言小作业（数据处理）
weixin_43678689的博客
03-26 2869
例题： 1创建数据框。（自己命名） 2 将空的部分设为NA值。 3定义新变量，删除不完整观测值。 4 创建新变量（自己命名）数值为Height/Weight，并将此变量放入数据框中。 5将源数据框中的Height变量重命名为He，Weight变量重命名为We，并重新定义为另外一个数据框 6将数据按照Height的升序排序，若Height相等，按Weight排序，并重新定义为另外一个数据框。 7定...
Pandas read_csv()处理缺失值
lcqin111的博客
01-02 1万+
在pandas读入数据，需要注意read_csv()的参数dtype和engine，定义dtype为str后，如果系统默认，engine=‘c’，那null缺失值会是float型，而不是str型。 需要将engine='python',这样读入的数据就都是str型的。 NaN 是一种特殊的浮点数,不是整数、字符串以及其他数据类型。 Pandas 会将没有标签值的数据类型自动转换为 NA。例如...
R中重复值、缺失值及空格值的处理
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Erin的博客
07-11 1万+
6.1 R中重复值的处理 #导入CSV数据 data <- read.csv('1.csv', fileEncoding = "UTF-8", stringsAsFactors = FALSE); #对重复数据去重 new_data #重复值处理函数：unique，用于清洗数据中的处理重复值。 6.2 R中缺失值的处理 #缺失数据清洗 #读取数据 data <- read.csv('1.
R语言学习记录：“NA”与“NULL”
fancy_koi的博客
02-16 3738
R语言学习记录："NA"与"NULL"R语言中"NA"与"NULL"的区别==NA====NULL== R语言中"NA"与"NULL"的区别 在R语言中，缺失值用 NA 表示，空值用 NULL 表示，数据不确定用NaN表示，数据是无穷用Inf表示 下面，通过代码演示来说明它们的不同： NA x <- vector(length=3); x [1] FALSE FALSE FALSE x <-c(NA,NA,NA); x [1] NA NA NA length(x) [1] 3 NULL x
pd.read_csv加载数据缺失值处理na_values与数据为空的填充。
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03-28 9004
指定缺失值的填充值 利用pd.read_csv读取文件加载时，默认会将文件中缺失的数据自动填充为NaN，如果想指定缺失数据的填充值，则可以利用里面的na_values参数。 import pandas as pd data=pd.read_csv("./selectRefer10PerClass0317.txt",sep='\t') data.head() 此时对于对于缺失数据的填充值为Nan 指定以某个值去填充缺失的数据，如字符串'-1' import pandas as pd data=p.
Pandas中loc和iloc函数用法
qq_36201400的博客
09-24 6699
loc函数：通过行索引 "Index" 中的具体值来取行数据（如取"Index"为"A"的行） iloc函数：通过行号来取行数据（如取第二行的数据） 1. 利用loc、iloc提取行数据 import numpy as np import pandas as pd #创建一个Dataframe data=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('ABCD')) In[1]: data Out[
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需求:筛选重复数据，A列是1000条数据，C列是100条数据，删除重复的数据，只剩900条。 首先，A列数据要分列，因为数据格式不一样，会导致后面的问题，一直下一步到完成 第二步，在B和D列加数字1，相当于索引，相同的数据长度，做匹配，下图A和C的数据取反了 第三步，数据--筛选，然后过滤掉C列数据 最后复制A列的数据，已经处理好的数据，到其他页面，验证完成 ...
利用R将sorted.bam文件分块读取，并转化为csv格式文件的程序
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12-13
在R语言中，处理大文件（如sorted.bam）通常需要使用专门针对高通量数据处理的包，比如`Biostrings`、`Rsamtools` 或者 `GenomicAlignments`。对于排序后的bam文件，我们首先需要使用`Rsamtools`包来操作。以下是基本步骤： 1. 首先，你需要安装并加载必要的包： ```R if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE)) install.packages("BiocManager") BiocManager::install("Rsamtools") library(Rsamtools) ``` 2. 加载bam文件，并创建一个Samfile对象： ```R bam_file <- "path/to/sorted.bam" bam_obj <- read BAM(bam_file) ``` 注意替换`path/to/sorted.bam`为实际的文件路径。 3. 对于大的 bam 文件，我们可以利用`splitByChromosome()`函数将其分割成较小的按染色体分组的文件，然后逐个处理： ```R chunks <- splitByChromosome(bam_obj, by = "chromosome") ``` 4. 然后，你可以选择每个染色体的片段，使用`extractAlignments()`提取序列信息，并保存为csv格式： ```R for (chunk in chunks) { chunk_df <- extractAlignments(chunk, columns = c("seqnames", "pos", " cigarstring")) # 指定需要的列 write.csv(chunk_df, file = paste0("output_", chunk$chr, ".csv"), row.names = FALSE) # 将结果写入csv文件 } ``` 这将生成一系列按染色体命名的csv文件。
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