missing-data

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    在numpy数组求和中将nan视为零除了所有数组中的nan

    我有两个numpy数组NS，EW来加总。他们每个人都有不同位置的缺失值，像 NS = array([[ 1., 2., nan], [ 4., 5., nan], [ 6., nan, nan]]) EW = array([[ 1., 2., nan], [ 4., nan, nan], [ 6., nan, 9.]] 我如何能在numpy的方
    python numpy nan missing-data 2017-02-13

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    使用滞后变量，按组

    我有一个df看起来像这样，我需要运行一个代码来产生change。 change被定义为第一次永久性正面outcome（outcome = 1）。 的逻辑如下： 每个ID具有5 visits在每个visit 的change变量的outcome的值只能是1如果结果是1在visit x和其后 例如，id 2不能有change = 1在time 2因为outcome回复为负在time 3. 一个额外的皱纹
    r lag missing-data 2017-02-14

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    用相同数据集中的非缺失替换缺失值

    我对以下问题有疑问。我有一个看起来像这样的数据： State Total AZ 1000 AZ 1000 AZ - CA - CA 4000 也就是说，我已经失踪了变量“总”的一些看法数据。我想用非遗漏的观测数据替换缺失的数值。 所需的输出 enter code here State Total AZ 1000 AZ 1000 AZ **1000** CA **4000**
    replace sas missing-data 2017-02-15

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    具有缺失值和多个计算语句的SPSS - DO IF函数

    我想为不缺少多个值的个案计算多个新变量。对于Var.1至Var.10缺失的情况，我希望计算的变量A, B, C为SYSMIS。 示例代码： DO IF (NOT MISSING(Var.1 to Var.10)). COMPUTE A=0. COMPUTE B=0. COMPUTE C=0. END IF. 这产生多个错误： DO IF - 的参数的函数的数是不正确的。 END IF
    if-statement spss missing-data 2017-02-19

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    如何更改格式/处理SPSS中的缺失值

    我使用SPSS modeler并且我有一个变量，该软件将其识别为数字。所以missing的值是$null$。我希望变量的缺失值可以用''作为character来选择。 因此，我想：或者从numeric trasform变量的格式character或只改变missing值从$null$到''。 我该如何解决？ 在此先感谢
    spss missing-data spss-modeler 2017-02-21

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    如何使用某列作为参考在数据框中添加缺失行（填充0）？

    我有这个（大）数据框，我想添加缺少的行（填充0）与名为“date”的列有关。 例如： date 0 1 2 3 4 5 199807 0 546.98 19355.55 1110.6 4720.34 3435.9 199808 0 1668.85 4398.29 5816.71 599.7 535.28 199809 608.79 446.68 2297.68 1
    r dataframe data-analysis missing-data data-cleansing 2017-02-22

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    对于一个向量，确定所有值都是NA（或某个值）的索引

    因此，我有调查数据，我想解决调查的多个管理问题（计算机失败，浏览器关闭以及人员重新启动）。说我有案件X1和X2，由同一人的顺序进行（在这里，已经退出了作为载体） x1 <- c(1:35, rep(NA, 65)) x2 <- c(-1:-95, rep(NA, 5)) 既然我能知道发生X1首先，我要确定X1第一NA过去所有更多的条目都是NA（位置36），所以我可以合并这些案例来生成仅代表第
    r na missing-data complete 2017-02-23

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    如何在执行z归一化时排除列中的NA值

    我需要对我的数据执行z归一化（即转换变量为mean = 0和sd = 1）。 我用下面的公式（例如缩放年平均温度，“MAT”）： sca$MAT <- (sca$MAT - mean(sca$MAT))/sd(sca$MAT) ，但我得到NaN值，因为很少有数据缺失这个变量。如何在上述公式中排除MAT的NA值？ PS：我试图在公式中包含na.rm=TRUE，但它不起作用。 一个更快的方式很可能
    r dplyr normalization missing-data 2017-02-25

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    中的R

    有条件填充丢失的数据我有一个数据帧，使得： df$v1 = c('2', '', '', '', '3', '', '4', '', '', 'OT') 我想这个可变格式化为一个序变量。然而， df$v1 = as.ordered(df$v1) 结果： Ord.factor w/ 5 levels ""<"2"<"3"<"4"<..: 2 1 1 1 3 1 4 1 1 5 [R读取空
    r paste missing-data 2017-03-01

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    R：与前值填补缺失值

    我有一个数据帧，看起来像这样： d <- data.frame(county = c("Abilene", rep(NA, 5), "Cook", rep(NA, 4), "Blah", NA, "Allegheny", rep(NA, 3))) county 1 Abilene 2 <NA> 3 <NA> 4 <NA> 5 <NA> 6 <NA> 7 Co
    r loops missing-data 2017-03-03
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