数据缺失用哪个函数

⑴ R软件mice函数填补缺失数据怎么写程序

install.packages("mice")#安装mice包
library(mice)#调用mice包
mi <- mice(dataset)#利用mice包中的mice函数进行插补缺失数据
mi.reg <- with(data=mi,exp=glm(y~x+z))#对新数据构建回归模型

⑵ r语言将变量中的缺失值赋值怎么写

1、定义一个变量m，并使用函数c（）进行对变量m赋值，使用的是“->”，如下图所示。

⑶ 怎么快速查找出excel表格中缺失的数据

里面的"是","否"。用英文状态下的。如果是数值（例如：1,0），不需要引号。中文需要引号

⑷ 53-R语言中缺失值处理方法

缺失值被认为是预测建模的首要障碍，尽管一些机器学习算法声称能够从根本上解决这个问题，但是谁又能知道究竟在“黑盒子”里能解决得多好。
缺失值填补方法的选择，在很大程度上影响了模型的预测能力。一般处理方法是直接删除相关行，但这样并不好，因为会造成信息丢失。

Hmice是一个多用途的软件包，可用于数据分析、高级图形、缺失值处理、高级表格制作、模型拟合和诊断(线性回归、 Logit模型和cox回归)等。 该软件包包含的功能范围广泛，它提供了两个强大的函数，用于处理缺失值。分别为 impute ()和 aregImpute ()。
impute()函数使用用户定义的统计方法(中间值，最大值，平均值等)来估算缺失值。 默认是使用中位数。另一方面，aregImpute()允许使用加性回归、自举和预测平均匹配进行填补（additive regression, bootstrapping, and predictive mean matching）。
bootstrapping对替代原始数据的样本拟合了一个柔性可加模型(非参数回归方法) ，并利用非缺失值(自变量)对缺失值(因变量)进行了预测。然后，使用预测均值匹配(缺省值)来估算缺失值。

使用平均值填充：

使用随机值填充：

同样，还可以使用min,max,median来估算缺失值。

aregImpute ()自动识别变量类型并相应地处理它们：

输出显示预测缺失值的 R ² 值， 数值越高，预测的数值越好。还可以使用以下命令查看估算值：

画个好看一点的图：

估算缺失值：

pmm：预测均值匹配(PMM)-用于数值变量
logreg： (Logit模型)-二元变量
polyreg(Bayesian polytomous regression)：因子变量(>=2个水平)
polr：Proportional odds model(ordered, >= 2 levels)

查看估算的缺失值

由于生成有5个输入数据集，您可以使用 complete ()函数选择任何数据集：

还可以使用5个数据集构建模型，最后将结果合并：

对比一下：

使用生成的6个数据集合并后的回归系数与原始数据的回归系数还是非常接近的。

⑸ excel中如何用函数或其他方法可以快速的找出数据有缺漏如图：系统会自动记录数据为每分钟一条记录。

用条件格式判断，时间的下一单元格不等于上一单元格加1分钟的显示红色即可。

⑹ Excel表格中显示#N/A

Excel表格中显示#N/A的可能原因：
1、数据缺失，并且在其位置输入了“#N/A”或“NA”
2、内置或自定义工作表函数中省略了一个或多个必需参数。
3、使用的自定义工作表函数不可用。
4、运行的宏程序所输入的函数返回
#N/A。
解决步骤为：
一、我们先打开excel，在计算运行公式的时候，如果找不到相应的数值就会出现错误值“#N/A”。
二、接着我们选中E2单元格重新输入公式“=IFERROR(VLOOKUP(D2,$A$2:$B$8,2,0),0)”，如果想把错误值显示成其他的数字，可以把最后的“0”改成想要显示的数字。
三、最后把公式下拉填充然后我们就可以看到错误值“#N/A”都变为“0”了。

⑺ 请问哪个excel函数可以迅速检查一列中的重复数据和缺失数据

用公式自动生成序号，绝对不会重复或缺失
例如：
A2为1开始的序号。在A2中输入
=row()-1
下拉填充公式。
或者在A2中输入1，在A3中输入公式
=A2+1
下拉填充公式。

现有的序号要找出重复的，可插入一列B，在B2中输入公式
=if(countif(a2:a451,a2)>1,a2,"")
下拉填充公式，可看到重复的序号。

现有序号要找出缺失的，
可插入一列C，在C2中输入公式
=if(countif(a2:a451,row()-1)=0,row()-1,"")
下拉填充公式，可看到缺失的序号。

补充：你改的公式不对，如果按你的例子，在C5中输入
=IF(COUNTIF($A$5:$A$454,ROW()+$A$5-1)=0,ROW()+$A$5-1,"")
下拉即可找出缺失的

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⑻ excel单元格中出现#N/A怎么办

因为N/A表示D列没有找到匹配，观察数据表A列与B列，如果公式准确，是可内以找到D列的匹配内容容的。当在函数或公式中没有可用数值时，将产生错误值#N/A。

如果工作表中某些单元格暂时没有数值，请在这些单元格中输入"#N/A"，公式在引用这些单元格时，将不进行数值计算，而是返回#N/A。不仅是VLOOKUP，其它函数也会存在这种现象。

(8)数据缺失用哪个函数扩展阅读：

Excel表格中出现“N/A“的5个原因：

1.数据缺失，并且在其位置输入了“#N/A”或“NA()”；

2.在未排序的表中使用VLOOKUP，HLOOKUP或MATCH工作表函数来查找值；

3.数组公式中使用的参数的行数或列数与包含数组公式的区域的行数或列数不一致；

4.内置或自定义工作表函数中省略了一个或多个必需参数；

5.使用的自定义工作表函数不可用。

⑼ R语言中的特殊值及缺失值NA的处理方法

R语言中存在一些空值（null-able values），当我们进行数据分析时，理解这些值是非常重要的。

通常来说，R语言中存在：

这四种数据类型在R中都有相应的函数用以判断。

NA即Not available，是一个 长度为1的逻辑常数 ，通常代表缺失值。NA可以被强制转换为任意其他数据类型的向量。

可以采用is.na()进行判断。另外，NA和“NA”不可以互换。

NULL是一个 对象（object） ，当 表达式或函数产生无定义的值 或者 导入数据类型未知的数据 时就会返回NULL。

可以采用is.null()进行判断。

NaN即Not A Number，是一个 长度为1的逻辑值向量 。

可以采用is.nan()进行判断。另外，我们可以采用is.finite()或is.infinite()函数来判断元素是有限的还是无限的，而对NaN进行判断返回的结果都是False。

Inf即Infinity无穷大，通常代表一个很大的数或以0为除数的运算结果，Inf说明数据并没有缺失（NA）。

可以采用is.finite()或is.finite()进行判断。

理解完四种类型数值以后，我们来看看该采取什么方法来处理最最常见的缺失值NA。

小白学统计在推文《有缺失值怎么办？系列之二：如何处理缺失值》里说“ 处理缺失值最好的方式是什么？答案是：没有最好的方式。或者说，最好的方式只有一个，预防缺失，尽量不要缺失。 ”

在缺失数很少且数据量很大的时候，直接删除法的效率很高，而且通常对结果的影响不会太大。

如数据框df共有1000行数据，有10行包含NA，不妨直接采用函数na.omit()来去掉带有NA的行，也可以使用tidyr包的drop_na()函数来指定去除哪一列的NA。

用其他数值填充数据框中的缺失值NA。

使用tidyr包的replace_na()函数。

使用tidyr包的fill()函数将上/下一行的数值填充至选定列中NA。

除此之外，类似原理的填充法还有均值填充法（用该变量的其余数值的均值来填充）、LOCF（last observation carried forward）、BOCF（baseline observation carried forward）、WOCF（worst observation carried forward）等。

当分类自变量出现NA时，把缺失值单独作为新的一类。

在性别中，只有男和女两类，虚拟变量的话以女性为0，男性为1。如果出现了缺失值，可以把缺失值赋值为2，单独作为一类。由于将缺失值赋值，在统计时就不会把它当做缺失值删除，避免了由于这一个变量缺失而导致整个观测值被删除的情况。

假定有身高和体重两个变量，要填补体重的缺失值，我们可以把体重作为因变量，建立体重对身高的回归方程，然后根据身高的非缺失值，预测体重的缺失值。

参考资料：

⑽ Python数据处理：筛选、统计、连表、拼接、拆分、缺失值处理

file1_path ='E:/Users/lenovo/Desktop/中视/622召回.csv' # 源数据

格式：file1=pd.read_csv(file1_path)

pd.read_csv(file1_path,encoding='gbk')

pd.read_csv(file1_path,encoding='gbk',skiprows=[2,3])

pd.read_csv(file1_path,encoding='gbk',skiprows=lambda x:x%2==1)

pd.read_csv(file1_path,encoding='gbk',keep_default_na=False)

new=pd.DataFrame()

new.new[[0,1,2]]

new.new[0:2]

查询结果同上

new.loc[new['激活数']>1000]

loc和iloc的区别：

     loc：纯标签筛选

     iloc：纯数字筛选

#筛选出new的某两列

new=new.loc[:,['phone','收件人姓名']]

#筛选new的第0，1列

new.iloc[:,[0,1]]

使用‘==’筛选-筛查“崔旭”的人（只能筛查指定明确的）

#new=file1.loc[(file1['收件人姓名']=='崔旭')|(file1['收件人姓名']=='崔霞')]

#print(new)

#使用loc函数筛选-str.contains函数-筛查名字中包含'亮'和'海'的人

#new=file1.loc[file1['收件人姓名'].str.contains('亮|海')]

#print(new)

#使用loc函数筛选-str.contains函数-筛查'崔'姓的人

#new=file1.loc[file1['收件人姓名'].str.startswitch('崔')]

#print(new)

df = df[(df['DEPOSIT_PAY_TIME_x'] .notnull() ) & (df['DEPOSIT_PAY_TIME_x'] != "" )]

print("ring_time(number)=0的个数：",newdata[newdata['ring_time(number)'] ==0].count()['ring_time(number)'])

print("ring_time(number)=1,2,3的个数：",newdata[(newdata['ring_time(number)'] >0) & (newdata['ring_time(number)'] <4)].count()['ring_time(number)'])

print(newdata[newdata['ring_time(number)'] ==0])

newdata[newdata['Team']. isin (['England','Italy','Russia'])][['Team','Shooting Accuracy']]

df.年龄.value_counts()

1.修改指定位置数据的值（修改第0行，’创建订单数‘列的值为3836）

new.loc[0,'创建订单数']=3836

2.替换‘小明’-‘xiaoming’

df.replace({'name':{'小明':'xiaoming'}})

3.批量替换某一列的值（把‘性别’列里的男-male，女-felmale）

方法一：df['性别']=df['性别'].map({'男':'male','女':'female'})

方法二：df['性别'].replace('female','女',inplace=True)

               或df['性别']=df['性别'].replace('female','女')                这就是inplace的作用

                +df['性别'].replace('male','男',inplace=True)

4.替换列索引

df.columns=['sex','name','height','age']

或者：df.rename(columns={'性别':'sex','姓名':'name','身高':'height','年龄':'age'})

5.删除某一列

del df['player']

6. 删除某一列（方法二），删除某一行（默认axis=0删除行，为1则删除列）

删除某一列（方法二）

df.drop('性别',axis=1)

删除某一行

df.drop(1,axis=0)

file1=pd.read_csv(file1_path)

file2=pd.read_csv(file2_path)

new1=pd.DataFrame()

new1['phone']=file1['phone']

new1['contact_time']=file1['contact_time']

new2=pd.DataFrame()

new2['phone']=file2['phone']

new2['submission_audit_time']=file2['提交审核时间']

newdata=pd.merge(new1,new2,on='phone',how='left')

df=pd.concat([df1,df2],axis=0)

4.2.2 横向表连接

df=pd.concat([df1,df2],axis=1)

df1['地区'].str.split('·',3,expand=True)

df1:

df1[['城市', '城区','地址']] = df1['地区'].str.split('·', 3, expand = True)

5.1 缺失值删除

data.dropna(axis=0,subset = ["Age", "Sex"])   # 丢弃‘Age’和‘Sex’这两列中有缺失值的行

data.dropna(how = 'all')    # 传入这个参数后将只丢弃全为缺失值的那些行

data.dropna(axis = 1)       # 丢弃有缺失值的列（一般不会这么做，这样会删掉一个特征）

data.dropna(axis=1,how="all")   # 丢弃全为缺失值的那些列

5.2 缺失值填充：pandas.DataFrame.fillna()函数

DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs)

功能：使用指定方法填充NA/NaN值

其中inplace=True就是直接在原有基础上填满

5.3 缺失值查询：

缺失值数量查询：df.isnull().sum()

缺失值行查询：df[df.isnull().T.any()]

newdata['ring_time']=pd.to_datetime(newdata['submission_audit_time'])-pd.to_datetime(newdata['contact_time'])

newdata['ring_time(number)']=(pd.to_datetime(newdata['submission_audit_time'])-pd.to_datetime(newdata['contact_time'])).apply(lambda x: x.days)

new=pd.DataFrame()

new=newdata[newdata['ring_time(number)'] ==0]

new.to_csv(save_path,encoding='utf-8-sig')

将数据按行拆分并存储到不同的csv文件中：

path='C:/Users/EDZ/Desktop/工作/2021.08.19/'

for i in range(0,30):

    df.loc[[i]].to_csv(path+str(i)+'.csv',encoding='gbk')

df = df[['购药日期', '星期','社保卡号','商品编码', '商品名称', '销售数量', '应收金额', '实收金额' ]]