在R言语中,数据预处理是数据剖析过程中至关重要的一步,它涉及到对原始数据进行清洗、转化和规范化,以便后续的剖析和建模愈加精确和有用。以下是R言语中一些常见的数据预处理过程和相应的R函数:
1. 加载数据: 运用`read.csv`, `read.table`, `readRDS`, `readLines`, `data.frame`等函数加载数据。
2. 检查数据: 运用`head`, `summary`, `str`, `dim`, `names`, `View`等函数检查数据的基本信息。
3. 数据清洗: 删去缺失值:`na.omit`, `na.exclude`, `drop_na` 删去重复值:`unique`, `duplicated` 删去不必要或冗余的列:`subset`, `select` 替换或删去异常值:经过逻辑条件或数值规模进行挑选。
4. 数据转化: 数据类型转化:`as.numeric`, `as.character`, `as.factor` 数据格局转化:例如日期时刻转化:`as.Date`, `as.POSIXct` 数据重组:`reshape`, `melt`, `dcast`, `acast` 数据分箱:`cut`, `quantile`
5. 数据规范化: 标准化:将数据缩放到均值为0,标准差为1:`scale` 归一化:将数据缩放到0到1的规模内:`normalize`
6. 数据集切割: 将数据集切割为练习集和测验集:`sample`, `createDataPartition`
7. 数据兼并: 兼并数据集:`merge`, `join`, `union`, `intersect`
8. 数据探究: 描述性核算:`summary`, `mean`, `median`, `sd`, `var` 数据可视化:`plot`, `hist`, `boxplot`, `ggplot2`包中的函数
9. 数据保存: 保存数据:`write.csv`, `write.table`, `saveRDS`
在R言语中,还有一些常用的包能够辅佐数据预处理,例如`dplyr`用于数据操作,`tidyr`用于数据收拾,`ggplot2`用于数据可视化,`caret`包供给了很多的数据预处理函数和模型练习东西。
请注意,数据预处理的具体过程和办法取决于数据的特色和后续剖析的需求。在进行数据预处理时,应一直遵从数据剖析和建模的最佳实践,保证数据的精确性和可靠性。
数据预处理是数据剖析过程中的关键过程,它直接影响到后续剖析成果的精确性和可靠性。R言语作为数据剖析的强壮东西,供给了丰厚的函数和包来支撑数据预处理作业。本文将具体介绍R言语在数据预处理方面的运用,包含数据清洗、数据转化、缺失值处理、异常值处理以及特征工程等。
去除重复数据:运用`duplicated()`和`unique()`函数能够轻松去除重复的观测。
处理缺失值:R言语供给了多种处理缺失值的办法,如运用`na.omit()`删去含有缺失值的行,或运用`impute()`包进行缺失值填充。
去除异常值:能够运用`boxplot()`函数制作箱线图,辨认异常值,然后运用`outlier()`函数将其删去。
数据类型转化:运用`as.numeric()`、`as.character()`等函数能够将数据类型转化为所需的格局。
数据标准化:运用`scale()`函数能够将数据转化为均值为0,标准差为1的标准化数据。
数据归一化:运用`max()`和`min()`函数能够将数据缩放到[0,1]区间。
数据离散化:运用`cut()`函数能够将接连数据转化为离散数据。
数据转化:运用`log()`、`sqrt()`等函数能够对数据进行数学转化。
删去含有缺失值的行:运用`na.omit()`函数能够删去含有缺失值的行。
填充缺失值:运用`impute()`包中的`impute()`函数能够填充缺失值,如运用均值、中位数或众数填充。
多重插补:运用`mice()`包中的`mice()`函数能够进行多重插补,生成多个完好的数据集。
箱线图辨认:运用`boxplot()`函数制作箱线图,辨认异常值。
Z-score办法:运用`zscore()`函数核算Z-score,将Z-score绝对值大于3的观测视为异常值。
IQR办法:运用`IQR()`函数核算四分位数距离(IQR),将IQR乘以1.5倍的四分位数规模之外的观测视为异常值。
特征挑选:运用`caret`包中的`train()`函数进行特征挑选,如运用递归特征消除(RFE)或根据模型的特征挑选。
特征提取:运用`caret`包中的`rfe()`函数进行特征提取,如运用主成分剖析(PCA)或因子剖析。
特征组合:运用`caret`包中的`train()`函数进行特征组合,如运用穿插验证和网格查找。
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