missing-data

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    Randomフォレスト不一致の値を含むカテゴリ変数、数値変数、および "不要な"変数が混在する場合

    カテゴリR変数と数値変数を含むデータセットとRの中のRandom Forestパッケージを使用しようとしています（ "不要なcoloumns"私は予測変数として含めたくない）。さらに、（予測変数として使用されるはずの）私の望ましい変数のいくつかが欠落しています。 どうすれば対応できますか？
    r random-forest missing-data 2017-10-19

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    パンダは

    は、私は失われたデータをたくさん持っているデータフレーム持っていると言うことができます最も完全な行を保つ私は新しいデータフレームを作成したい id q1 q2 q3 0 a 1.0 low NaN 1 a 1.0 NaN 1.0 2 b NaN NaN NaN 3 b NaN high 1.0 4 b 0.0 low 0.0 5 c NaN high 0.0 6 d 1.0 high
    python pandas missing-data pandas-groupby 2017-10-20

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    pandasデータフレームの空白値を条件付きで置き換えよう

    私は、まばらにデータが入っているデータフレームを持っています。ほとんどの値は空白です。他の値は「Buy」と「Sell」だけです。最後の空白以外の値が '購入'だった場合は空白値を 'long'に置き換え、最後の空白以外の値が '売り'だった場合は 'short'を置き換えたいと思います。私はこれをループで十分に簡単に行うことができますが、これを達成するための非虚偽の方法があるのだろうかと疑問に思っ
    python pandas missing-data 2017-09-10

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    R's Time-Seriesは自動的に欠損データを生成しますか？

    統計パッケージのRの時系列に関する知識を持っている人なら誰でも助けてくれるのだろうかと思っていました。 私は現在、statのts関数を使用して時系列を生成しています。 私は、データセット（3年間の日付と1日の数値）、開始日と終了日を小数点として解析し、頻度は365です。 ただし、欠落している日付の範囲があります（たとえば、2016年4月30日から2017年1月2日までの日付と値がありません）。 し
    r time-series missing-data imputation 2017-09-13

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    Ramp up/down missing R時系列データR

    私は時系列データ（GPS速度データ、具体的には）があり、信号が失われた場所に欠損値の隙間が含まれています。短期間が欠落している場合は、単にna.splineを使用するだけですが、これは長い期間は不適切です。あらかじめ定義された加速限界に基づいて、最後の真の値からゼロまでの値をランプアップしたいと思います。速度がゼロ（すなわち、最後の速度[4.19] +（ヘルツ*ランプ））に達するまで #creat
    r time-series missing-data 2017-09-13

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    欠損値を文字列に変換するにはどうすればよいですか？

    Frame<int,string>のDeedleDataFrameには欠損値が含まれています。不足している値を空の文字列""に変換したいと思います。私はvalueOr機能を使用しようとしましたが、それは役に立たなかった。これを行う方法はありますか？ここで は私DataFrameです：FSIでdf;;を入力 let s1 = Series.ofOptionalObservations [ 1 =>
    f# missing-data deedle 2017-09-16

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    ヘッダーを日付（時計）形式で使用R

    I 1か月間のデータフレームがあります（APRIL 1 - APRIL 30）。データは1時間ごとに収集されます。 plotNA.distributionを使って時系列プロットを作成したいと思います。問題は、私のcol名（ヘッダ）を時計（00.00 - 23.00）に設定する方法です。 0 1 2 3 4 5 6 7 2017年1月4日24,4 26,4 28,1 29,6 30,5 31
    r ggplot2 time-series missing-data timeserieschart 2017-09-19

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    request.get undefinedのオブジェクトを削除します。[オブジェクト]

    私はnode.jsとAPIを処理する方法が初めてです。 は、私はややbuy.listingsでこの { total: 1, skip: 0, page_size: 10, buy: { total: 1, listings: [ [Object] ], fold: false }, sell: [] } のように見えるデータを取得するためにAPIを使用
    javascript node.js request missing-data 2017-09-23

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    ディシジョンツリーにあるように欠損値をそのまま扱う

    ある変数（カテゴリ変数と数値変数）に欠損値があるデータセットがあります。例として、私は2つのカテゴリ、 "地域（今日）"と "地域（1日）"に分けられた数値を持つ変数 "エリア"を持っています。データ列が「新しいコーナー」に分類されている場合、「エリア（-1日）」に値はありません。したがって、削除や削除などの通常の欠損値処理はここでは機能しません。変数がもともと数値であるカテゴリとして、 "are
    machine-learning classification decision-tree data-analysis missing-data 2017-10-01

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    欠損値を持つRの加重平均計算

    値がなくなったときにRの加重平均を計算でき、既存の値の重みはそれに比例して上げられますか？ これを明確に伝えるために、私は仮説的なシナリオを作成しました。これは、欠落している値に応じて、各行に対してスカラーを調整する必要がある質問の根本を記述します。 Image: Weighted Mean Calculation File: Weighted Mean Calculation in Excel
    r missing-data weighted-average 2017-10-01
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