R语言-数据预处理
一、日期时间、字符串的处理
日期
Date: 日期类,年与日
POSIXct: 日期时间类,精确到秒,用数字表示
POSIXlt: 日期时间类,精确到秒,用列表表示
Sys.date(), date(), difftime(), ISOdate(), ISOdatetime()
#得到当前日期时间
(d1=Sys.Date()) #日期 年月日
(d3=Sys.time()) #时间 年月日时分秒 通过format输出指定格式的时间
(d2=date()) #日期和时间 年月日时分秒 "Fri Aug 20 11:11:00 1999"
myDate=as.Date('2007-08-09')
class(myDate) #Date
mode(myDate) #numeric
#日期转字符串
as.character(myDate)
birDay=c('01/05/1986','08/11/1976') #
dates=as.Date(birDay,'%m/%d/%Y') #向量化运算,对向量进行转换
dates
# %d 天 (01~31)
# %a 缩写星期(Mon)
# %A 星期(Monday)
# %m 月份(00~12)
# %b 缩写的月份(Jan)
# %B 月份(January)
# %y 年份(07)
# %Y 年份(2007)
# %H 时
# %M 分#得到当前日期时间
(d1=Sys.Date()) #日期 年月日
(d3=Sys.time()) #时间 年月日时分秒 通过format输出指定格式的时间
(d2=date()) #日期和时间 年月日时分秒 "Fri Aug 20 11:11:00 1999"
myDate=as.Date('2007-08-09')
class(myDate) #Date
mode(myDate) #numeric
#日期转字符串
as.character(myDate)
birDay=c('01/05/1986','08/11/1976') #
dates=as.Date(birDay,'%m/%d/%Y') #向量化运算,对向量进行转换
dates
# %d 天 (01~31)
# %a 缩写星期(Mon)
# %A 星期(Monday)
# %m 月份(00~12)
# %b 缩写的月份(Jan)
# %B 月份(January)
# %y 年份(07)
# %Y 年份(2007)
# %H 时
# %M 分
# %S 秒
td=Sys.Date()
format(td,format='%B %d %Y %s')
format(td,format='%A,%a ')
format(Sys.time(), '%H %h %M %S %s')
#日期转换成数字
as.integer(Sys.Date()) #自1970年1月1号至今的天数
as.integer(as.Date('1970-1-1')) #0
as.integer(as.Date('1970-1-2')) #1
sdate=as.Date('2004-10-01')
edate=as.Date('2010-10-22')
days=edate-sdate
days #时间类型相互减,结果显示相差的天数
ws=difftime(Sys.Date(),as.Date('1956-10-12'),units='weeks') #可以指定单位
#把年月日拼成日期
(d=ISOdate(2011,10,2));class(d) #ISOdate 的结果是POSIXct
as.Date(ISOdate(2011,10,2)) #将结果转换为Date
ISOdate(2011,2,30) #不存在的日期 结果为NA
#批量转换成日期
years=c(2010,2011,2012,2013,2014,2015)
months=1
days=c(15,20,21,19,30,3)
as.Date(ISOdate(years,months,days))
#提取日期时间的一部分
p=as.POSIXlt(Sys.Date())
p=as.POSIXlt(Sys.time())
Sys.Date()
Sys.time()
p$year + 1900 #年份需要加1900
p$mon + 1 #月份需要加1
p$mday
p$hour
p$min
p$sec
#字符串
x='hello\rwold\n'
cat(x) #woldo hello遇到\r光标移到头接着打印wold覆盖了之前的hell变成woldo
print(x) #
#字符串长度
nchar(x) #字符串长度
length(x) #1 向量中元素的个数
#字符串拼接
board=paste('b',1:4,sep='-') #"b-1" "b-2" "b-3" "b-4"
board
mm=paste('mm',1:3,sep='-') #"mm-1" "mm-2" "mm-3"
mm
outer(board,mm,paste,sep=':') #向量的外积
#[,1] [,2] [,3]
#[1,] "b-1:mm-1" "b-1:mm-2" "b-1:mm-3"
#[2,] "b-2:mm-1" "b-2:mm-2" "b-2:mm-3"
#[3,] "b-3:mm-1" "b-3:mm-2" "b-3:mm-3"
#[4,] "b-4:mm-1" "b-4:mm-2" "b-4:mm-3"
#拆分提取
board
substr(board,3,3) #子串
strsplit(board,'-',fixed=T) #拆分
#修改
sub('-','.',board,fixed=T) #修改指定字符
board
mm #"mm-1" "mm-2" "mm-3"
sub('m','p',mm) #替换第一个匹配项 "pm-1" "pm-2" "pm-3"
gsub('m','p',mm) #替换全部匹配项 "pp-1" "pp-2" "pp-3"
#查找
mm=c(mm, 'mm4') #"mm-1" "mm-2" "mm-3" "mm4"
mm
grep('-',mm) #1 2 3 向量中1,2,3包含'-'
regexpr('-',mm) #匹配成功会返回位置信息,没有找到则返回-1
二、数据预处理
保证数据质量
准确性
完整性
一致性
冗余性
时效性
...
1、提取有效数据,需要业务人员配合(主观),及相关的技术手段保障
2、了解数据定义,统一对数据定义的理解
...
数据集成 : 对多数据源进行整合
数据转换 :
数据清洗 : 异常数据,缺失数据
数据约简 : 提炼,行,列
三、数据集成
通过merge对数据进行集成
#数据集成
#数据集成
#merge pylr::join (包::函数)
(customer = data.frame(Id=c(1:6),State=c(rep("北京",3),rep("上海",3))))
(ol = data.frame(Id=c(1,4,6,7),Product=c('IPhone','Vixo','mi','Note2')))
merge(customer,ol,by=('Id')) #inner join
merge(customer,ol,by=('Id'),all=T) # full join
merge(customer,ol,by=('Id'),all.x=T) # left outer join 左链接,左边数据都在
merge(customer,ol,by=('Id'),all.y=T) # right outer join 右链接,右边数据都在
#union 去重 在df1 和df2 有相同的列名称下
(df1=data.frame(id=seq(0,by=3,length=5),name=paste('Zhang',seq(0,by=3,length=5))))
(df2=data.frame(id=seq(0,by=4,length=4),name=paste('Zhang',seq(0,by=4,length=4))))
rbind(df1,df2)
merge(df1,df2,all=T) #去重,不使用by
merge(df1,df2,by=('id')) #重名的列会被更改显示
四、数据转换
构造属性
规范化(极差化、标准化)
离散化
改善分布
数据分析咨询请扫描二维码
CDA数据分析师在中国航信高科技产业园进行了面向测试度量的数据分析培训课程,培训人数近2 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司,在迈瑞总部展开了为期两天的培训,本次课程参训人员线上及线下近百人, ...
2024-05-01CDA数据分析师在合肥市对合肥阳光新能源科技有限公司开展了为期8天的企业内训。 合肥阳光新能源科技 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进海尔大学,进行了《数据治理与数据中台建设的道与术》专题培训,培训现场爆满,近百人参加了此次培训。 ...
2024-05-01在中国银行苏州分行培训中心开始数据分析师培训,此次培训课程共10天内容,包括Excel、MySQL、概率论与数理统计、SPSS等内容, ...
2024-05-01从实际的业务需求出发,结合行业的典型应用特点,围绕实际的商业问题,探讨数据挖掘、机器学习模型在金融领域的应用,包括获客、信用评分、细分画像、交叉销售、反欺诈、违规识别、时序预测、运筹优化、流程挖掘九个方面,形成 ...
2024-05-01本次培训课程为线上+线下的模式,由于学员编程能力不一、部分学员没有编程基础,故提供统计学、python基 ...
2024-05-01华夏银行信用卡中心-机器学习培训 1、课程亮点 取材于业界一流企业和顶级咨询公司的行业实践;已经被证明是人人 ...
2024-05-01主 题:数据中台建设及数据分析应用主题分享 1. 数据中台市场洞察 2. 主流数据中台产品比较 3. 某企业数据中 ...
2024-05-01围绕“数据驱动”战略,全力打造我行 300 人数字化人才梯队,着力培养数字化管理人才、大数据专业团队 ...
2024-05-01在当今数据驱动的商业环境中,数据分析成为了企业决策的重要依据。通过对大量数据的收集、处理和分析,企业能够更好地理解市场 ...
2024-04-29在人工智能(AI)的世界里,提示词(Prompt)是一种强大的工具,它能够引导AI按照用户的需求产生特定的输出。本文将深入探讨AI ...
2024-04-29CDA立足未来职场,拓展前沿视野——对外经贸大学保险学院举办“三全育人大讲堂”分享行业最新动态。 ...
2024-04-294月2日,CDA数据分析师创始发起人兼协会理事长赵坚毅博士受邀在浙江万里学院举办了一场以“数字化能力在职场中的作用” ...
2024-04-29随机森林(Random Forests)现在机器学习中比较火的一个算法,是一种基于Bagging的集成学习方法,能够很好地处理分类和回归的问 ...
2022-12-23方差分析是数据分析中常用的一种统计分析方法,接下来让我们简单了解一下方差分析的基本思想和原理吧。 方差分析(Analysis ...
2022-12-23来源:关于数据分析与可视化 关于streamlit-aggrid 数据排序 表格样式的调整 数据 ...
2022-08-03作者:麦叔 定义 「把上面晦涩的概念汇成一句话就是:」 ❝ 回调函数就是一个被作为参 ...
2022-08-03现今,高学历人群日益增多,物以稀为贵的高学历光环淡去。无论本科生还是研究生,甚至博士生,求职竞争力都大不如前,就业压力越来越大。
2022-06-01某家企业10个人面试,有9个本科生……如何脱颖而出,除得体的举止和良好的沟通力外,证书成重要筹码,这也是很多人考证的关键所在。
2022-04-14