missing-data

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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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    Java或SQL在数组中添加缺失的月份

    美好的一天，亲爱的同事 你能帮助我吗？我找不到决定。我从MySQL获得数组，看起来像（数量和月）： [2, 07.16, 3, 08.16, 2, 10.16, 1, 11.16, 1, 12.16, 1, 01.17] ，我需要补充一点，在这个周期内错过了0个月。对于此阵应增加08.16后0和09.16，因此成为的样子： [2, 07.16, 3, 08.16, 0, 09.16, 2, 10.
    java mysql arrays calendar missing-data 2017-03-03

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    的R - 绘制的线缺少NA值

    我有以下data.frame，“子集” Time A B C 2016-10-07 06:16:46 NA NA 41 2016-10-07 06:26:27 40 39 42 2016-10-07 06:38:23 NA 40 NA 2016-10-07 06:41:06 42 42 44 2016-10-07 06:41:06 NA 42 44 2016-10-07 06:41
    r plot na missing-data 2017-03-04

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    根据字符串的子集有条件地填充缺失值

    我有一个包含缺失值的数据框。这些缺失的值跨越多个变量，但是在所述变量中出现，一次出现在特定观察值上。例如，我的数据帧看起来像： r1 = c('', 'abc def', '') r2 = c('1', 'ghi jkl', '2') r3 = c('', 'mno pqr', '') df = as.data.frame(rbind(r1, r2, r3)) 我想在所有情况下，“X”，
    r missing-data 2017-03-04

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    输入数据必须具有类中级

    我正在进行一项学校项目，在该项目中，我需要对缺失数据进行补偿，并在用鼠标进行插补后尝试使用完整功能生成完整的数据集。 当我一个接一个地运行它们时，一切正常，但我想用for循环来防止我想要的不止m = 5插值。现在，当试图运行for-loop时，我总是得到错误 完整错误（插补[1]）：输入数据必须具有类'mids'。 但是当我查看这个类时是 mids，这里怎么回事？ 这是我的代码： imputati
    r missing-data complete imputation r-mice 2017-03-08
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