r言语数据预处理,从数据清洗到特征工程

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。

R言语数据预处理：从数据清洗到特征工程

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。