Applies ToRevolution Analytics

Pakeisti visi NA reikšmės tinklo ar kitą turinį būtina duomenis iš yra įvesties duomenų rinkinio išvesties duomenų rinkinio, naudojant funkcijąrxDataStep.Toliau pateiktas scenarijaus pavyzdys pakeisti visus NA xdf faile "AirlineDemoSmall.xdf"

# Create a data frame with missing valuesset.seed(17)myDataF <- data.frame(x = rnorm(100), y = runif(100), z = rgamma(100, shape = 2))xmiss <- seq.int(from = 5, to = 100, by = 5)ymiss <- seq.int(from = 2, to = 100, by = 5)myDataF$x[xmiss] <- NAmyDataF$y[ymiss] <- NA# Convert into a xdfmyDataNA<-file.path(getwd(),"myDataNA.xdf")trsfxdf<-rxDataStep(inData=myDataF,outFile=myDataNA,overwrite=TRUE)writeLines("\n\nXdf Generated with random NA values")print(rxGetInfo(myDataF, n = 15)$data)     # Test ouput data #### Use from here if there is an existing xdf.## replace myDataNA with your xdf file##writeLines("\n\nVariables that contains NA values (Missing Observations)")(mySum <- rxSummary(~., data = myDataNA)$sDataFrame)# Find variables that are missingtransVars <- mySum$Name[mySum$MissingObs > 0]print(transVars) #Test detected variables# create a function to replace NA vals with meanNAreplace <- function(dataList) {        replaceFun <- function(x) {              x[is.na(x)] <- replaceValue              return(x)        } dataList <- lapply(dataList, replaceFun) return(dataList)}#myDataRMV<-file.path(getwd(),"myDataRMV.xdf")       # Replace Missing Value trsfxdf<- rxDataStep(inData = myData1, outFile = myDataRMV,     transformFunc = NAreplace,      transformVars = transVars,     transformObjects = list(replaceValue = "REPLACED MISSING VALUE"),     overwrite=TRUE)writeLines("\n\nTransformed xdf with NA replaced by Value")print(rxGetInfo(myDataRMV, n=15)$data)     # Test output data

Reikia daugiau pagalbos?

Norite daugiau parinkčių?

Sužinokite apie prenumeratos pranašumus, peržiūrėkite mokymo kursus, sužinokite, kaip apsaugoti savo įrenginį ir kt.

Bendruomenės padeda užduoti klausimus ir į juos atsakyti, pateikti atsiliepimų ir išgirsti iš ekspertų, turinčių daug žinių.