missing-data

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    试图合并具有特定条件和行中间隙的两个数据帧R

    我有两个数据帧（df1和df2）。我正在使用dplyr来操纵我的数据。不过，我有一些困难就找到了以下结果： df1包含一些有关id，price和date（id不是唯一的：一个给定的id可以决定的几个价格） df2可以告诉如果一个给定的ID有价格和/或日期价值的修改df1 我想知道是否有价格和/或日期的修改，如果是这样的话，我想采取这个新价值作为价格/日期 但是，df1和df2可能有点棘手，因为您可
    r join dataframe dplyr missing-data 2017-08-17

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    字典中的字符串和缺失值的平均值（python）

    我有一个字典，而值是字符串类型。但我想计算每个键的平均值，而空字符串是缺失值。这里是我的代码，只需要一个小twerk为它工作......出现错误：int（）函数的参数必须是字符串或数字，而不是“名单” dic = {'E': ['1', '', '3'], 'M': ['2', '', '1']} for k,n in dic.items(): k = [0] n = [1]
    python string dictionary missing-data 2017-08-18

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    如何将数据框的两列与缺失数据结合？

    这是this earlier question的扩展。我怎样才能结合了数据帧的两列 data <- data.frame('a' = c('A','B','C','D','E'), 'x' = c("t",2,NA,NA,NA), 'y' = c(NA,NA,NA,4,"r")) 显示为 'a' 'x' 'y' A t NA B 2 NA C NA N
    r missing-data 2017-08-22

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    如何用数据集中其他位置的等价值替换NA？

    我试图寻找一个类似的问题，但找不到一个。如果你这样做，请让我知道！ 我一直在做一个项目寻找粮食主食 这里是我的数据集的一个子集： nutrient.component. grain nutrients 1 Beta-carotene (μg) White Rice 0.00 2 Beta-carotene (μg) Brown Rice NA 3 Calci
    r dataframe na missing-data imputation 2017-08-26

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    即使在R中的回归变量缺失值时也能预测

    我从训练数据集中得到R中的所得回归系数。我现在想要使用它们并将它们应用于另一个数据集来预测值，但是某些X /独立变量有N/A或缺失值，这也导致预测值为N/A。我可以使用哪些命令，这样即使某些因变量信息丢失，predict（）命令仍会预测该行的值？
    r prediction na missing-data predict 2017-08-28

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    使用其他数据填写缺失值？

    A <- data.frame(Item_A = c("00EF", "00EF", "00EF", "00EF", "00EF", "00FR", "00FR"), Item_B = c(NA, NA, NA, NA, "JAMES RIVER", NA, NA)) B <- data.frame(Item_A = c("00EF", "00EF", "00EF", "00F
    r missing-data 2017-08-29

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    替换缺失值在分类数据

    让我们假设我有一个分类数据列“红”“绿”“蓝”和空单元格 red green red blue NaN 我敢肯定，NaN的属于红，绿，蓝，我应该用颜色的平均值替换NaN还是假设太强？这将是 col1 | col2 | col3 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0.5 0.25 0.25 甚至缩放最后一行，但保
    machine-learning missing-data categorical-data 2017-09-08

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    R的时间序列会自动生成缺失的数据吗？

    我想知道是否有人从统计软件包知道R的时间序列可以帮助我。 我目前正在使用stat的ts函数生成时间序列。 我传递了ts函数的一个数据集（每年有3年的日期和数值），已经解析为十进制日期的开始和结束日期以及频率为365. 但是，某些日期范围缺失（例如，2016年4月30日至2017年1月2日的日期和值不见了）。 但是，当我查看或绘制时间序列时，我发现缺少的数据会自动填充值。 我不确定这些值是如何生成的
    r time-series missing-data imputation 2017-09-13

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    R上升/下降缺少时间序列数据R

    我有一组时间序列数据（特别是GPS速度数据），其中包括信号丢失时丢失值的间隔。对于缺少短时间段的情况，我将仅使用na.spline进行填充，但这对于较长的时间段不适用。我想根据预定义的加速度限制将上一个真实值的值降至零。 #create sample data frame test <- as.data.frame(c(6,5.7,5.4,5.14,4.89,4.64,4.41,4.19,NA,
    r time-series missing-data 2017-09-13

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    R中的错误（）在R

    我正在学习随机森林。为了学习目的，我使用以下链接random Forest。我正在尝试使用我的R-3.4.1运行此链接中给出的代码。 但在运行下面的代码缺失值处理 mp2 <- impute(data = test,target = "target",classes = list(integer=imputeMedian(), factor=imputeMode())) 我收到错误消息Err
    r missing-data 2017-09-14
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