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私は、19世紀に始まり20世紀に到達する日々の値を持つ時系列オブジェクトを持っています。そこには欠けている値がたくさんあります。 1900年2月13日[いくつかの値：最後の週、毎週平均値を返します library(zoo) library(xts) # Create time series that starts in 19th century T <- 100 # number of d

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無作為にパンダのデータフレームにNAの値を挿入

np.nanをDataFrameにランダムに挿入するにはどうすればよいですか？ DataFrame内に10％のヌル値が必要だとします。私のデータは次のようになります。 df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], columns=['one', 'two',

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特定のグループのアンケートごとのデータがありません

特定のグループの参加者について、アンケートごとにどれだけのデータがないかを確認しようとしています。すなわち私はこれを行うことができますどのように、 id Result QA1 QA2 QA3 QA4 QA5 QA6 QB1 QB2 QB3 QB4 QB5 QB6 1 1 1 3 2 2 3 3 3 NA 1 1 2 1 2 1 2 NA 2 2 2 1 1 3 2 1 2 3 3 2

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PROCで文字列で空の値を指定するIMPORT

私はこの問題がかなり解決しやすいRからSASに来ています。 %Macro機能を持つCanSim CSVファイル（1つはexample table here）を読み込もうとしています。 %Macro ReadCSV (infile , outfile); PROC IMPORT DATAFILE= &infile. OUT= &outfile. DBMS=CSV

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既存の観測値以外の観測値を生成する

現在、私はSASの問題に直面しています。私は職業上の傷害とそのような事故によってもたらされた賃金の損失に関する私の修士論文を書いています。私は与えられた母集団の月額賃金情報を持つデータセットを持っています。データセットには、各個人の特定の識別子と、教育、性別などの背景情報の範囲が含まれています。個人が特定の月の賃金支払いを受け取った場合、その特定の月のデータセットに、上記の情報。その人が特定の月（

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バイナリ値Iは、物流での使用のためにRでバイナリ変数と同じ新しいベクトルに負の値<code>(-inf,0]</code>と<code>0</code>から<code>NA</code>と、すべての正の値<code>(0,inf)</code>にベクトルを変換したい

とのベクトルに数値とNA値を持つベクトルを変換します回帰。より具体的には、私のデータセットmedは、med$Amount_totalで取り出すことができるベクトルを有するマトリックスからなる。このベクトルは、-10,000〜100,000の範囲の数値とNA値で構成されています。私はこれらを負、0およびNAの値の代わりに0を持つベクトルに変換し、glm（ロジスティック回帰モデル）で使用するためにす

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はR

に時系列予測のための欠損値を推定するために、不規則な間隔の時系列データを補間我々不規則な間隔を置いて配置される時系列のための次の値があります。 Lines <- "20/03/2014,9996792524 21/04/2014,8479115468 21/09/2014,11394750532 16/10/2014,9594869828 18/11/2014,10850291677

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変更またはオフに_FillValues

私は充填をオフにするか、netCDFファイルでなし/ NaNに_FillValueを変更するかしたい。これどうやってやるの？私はそれを探してみたが、誰もそれについて語っていない。のfloat32ロン（ロン）単位：無制限寸法degree_east：現在の形状=（720）がオン充填、9.969209968386869eのデフォルト_FillValueを例えば経度などのI出力変数が、これは私

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R：欠落データのヒストグラム

私はこのようになります秒ごとの秒の値をCSV、持っている： "x","timestamp","value" "1",2016-01-01 00:00:00,124 "2",2016-01-01 00:00:01,121 "3",2016-01-01 00:00:02,NA "4",2016-01-01 00:00:03,NA "5",2016-01-01 00:00:04,NA "6"

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SASは欠損値と欠損値をどのように区別しますか？

「SAS欠損値がマイナス無限大に等しい」と一般に言われています。しかし、その文の問題点は、それぞれが事前に定義されたソート順を持つ、欠損値（デフォルト.と.zと._から.a）の27または28「味」がすることができるので、あります。それはいくつかの無限大が他のものより大きいことをすることはできませんのでは、私はそれを理解するようになりました：欠損値はは、有効な数値データと比較すると、マイナス無限