R语言清洗数据

左手的ㄟ右手 2023-07-24 02:21 12阅读 0赞

**清洗数据是指对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息，纠正存在的错误，并提供数据一致性。**

--------------------

# 处理缺失值 #

R提供了一些函数，用于**缺失值检测**和**缺失值处理**：

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>函数</th> 
   <th>描述</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>is.na(x)</td> 
   <td>返回一个与x等长的逻辑向量，并且由相应位置的元素是否是NA来决定这个逻辑向量相应位置的元素是TRUE还是FALSE。TRUE表示该位置的元素是缺失值</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>anyNA(x,recursive = FALSE)</td> 
   <td>判断数据中是否存在缺失值，返回TRUE或FALSE值。若存在缺失值则返回FALSE</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>na.omit(x)</td> 
   <td>删除含有缺失值的观测</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>complete.cases(x)</td> 
   <td>返回一个逻辑向量，不存在缺失值的行的值为TRUE，存在缺失值的行的值为FALSE</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

**示例：**

score <- data.frame(student = c("A","B","C","D"),
                         gender = c("M","M","F","F"),
                           math = c(90,70,80,60),
                            Eng = c(88,78,69,98),
                             p1 = c(66,59,NA,88))         #  创建数据框
    anyNA(score)   #  判断score中是否存在缺失值，返回TRUE或FALSE值。若存在缺失值则返回FALSE
    #  运行结果：
    #  [1] TRUE
    is.na(score)
    #  运行结果：
    #       student gender  math   Eng    p1
    #  [1,]   FALSE  FALSE FALSE FALSE FALSE
    #  [2,]   FALSE  FALSE FALSE FALSE FALSE
    #  [3,]   FALSE  FALSE FALSE FALSE  TRUE
    #  [4,]   FALSE  FALSE FALSE FALSE FALSE
    complete.cases(x)
    #  运行结果：
    #  [1]  TRUE  TRUE FALSE  TRUE
    score[complete.cases(score),]
    #  运行结果：
    #    student gender math Eng p1
    #  1       A      M   90  88 66
    #  2       B      M   70  78 59
    #  4       D      F   60  98 88
    na.omit(score)
    #  运行结果：
    #    student gender math Eng p1
    #  1       A      M   90  88 66
    #  2       B      M   70  78 59
    #  4       D      F   60  98 88

--------------------

# 处理日期变量 #

**示例：**

Sys.Date()
    #  运行结果：
    #  [1] “2020-04-09”
    Sys.time()
    #  运行结果：
    #  [1] “2020-04-09 09:29:32 CST”
    date()
    #  运行结果：
    #  [1] “Wed Mar 25 09:30:01 2020”

#### 读入日期的格式 ####

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>符号</th> 
   <th>含义</th> 
   <th>示例</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>%d</td> 
   <td>数字表示的日期（00~31）</td> 
   <td>01~31</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>%a</td> 
   <td>缩写的星期名</td> 
   <td>Mon</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>%A</td> 
   <td>非缩写的星期名</td> 
   <td>Monday</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>%w</td> 
   <td>数字表示的星期天数</td> 
   <td>0-6，周日为0</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>%m</td> 
   <td>数字表示的月份（00~12）</td> 
   <td>00~12</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>%b</td> 
   <td>缩写的月份</td> 
   <td>Jan</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>%B</td> 
   <td>非缩写的月份</td> 
   <td>January</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>%y</td> 
   <td>二位数的年份</td> 
   <td>20</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>%Y</td> 
   <td>四位数的年份</td> 
   <td>2020</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>%H</td> 
   <td>24小时制</td> 
   <td>00-23</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>%I</td> 
   <td>12小时制</td> 
   <td>01-12</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>%p</td> 
   <td>AM/PM指示</td> 
   <td>AM/PM</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>%M</td> 
   <td>十进制的分数</td> 
   <td>00-60</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>%S</td> 
   <td>十进制的秒</td> 
   <td>00-60</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

#### as.Date函数 ####

as.Date函数可以将字符串形式的日期值转换为日期变量

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>参数</th> 
   <th>描述</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>x</td> 
   <td>要转换的对象，为字符型数据</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>format</td> 
   <td>用于读入日期的适当格式</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>…</td> 
   <td></td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

as.Date函数只能转换包含年月日星期的字符串，无法转换具体到时间的字符串

#### as.POSIXIt函数   as.POSIXIt(x,tz="",format) ####

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>参数</th> 
   <th>描述</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>x</td> 
   <td>想要转换的字符串型日期时间值</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>tz</td> 
   <td>指定转换后的时区</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>format</td> 
   <td>指定要转换的日期值的格式</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

#### strptime函数   strptime(x,format,tz="") ####

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>参数</th> 
   <th>描述</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>x</td> 
   <td>字符型数据</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>format</td> 
   <td>指定要转换的日期值的格式</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>tz</td> 
   <td>指定时区</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>…</td> 
   <td></td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

#### strftime函数   strftime(x,format="") ####

#  转化日期时间变量为字符串
    #  使用上例的结果
    x
    #  运行结果：
    #  [1] "2020-02-28 10:07:52 CST" "2020-08-07 19:33:02 CST"
    #  输出的格式转换为format指定的格式
    strftime(x,format = "%Y/%m/%d")
    #  运行结果：
    #  [1] "2020/02/28" "2020/08/07"

注意：strftime函数的与strptime函数相对应，strftime函数用于将时间变量按指定的格式转换为字符型日期值

#### format函数   format(x,…) ####

#  使用format()函数转换为字符串
    #  使用和上例的同样的数据
    x
    #  运行结果：
    #  [1] "2020-02-28 10:07:52 CST" "2020-08-07 19:33:02 CST"
    #  输出的格式转换为format定义的格式
    format(x,"%d/%m/%Y")
    #  运行结果：
    #  [1] ”28/02/2020“ ”07/08/2020“

注意：format函数不仅限于将日期变量按格式转化为字符串，也可以将其他类型的变量转化为字符串

--------------------

# 数据排序 #

R中涉及排序的基本函数有sort、rank和order函数。其基本用法为：

*  **sort**(x,na.last = NA, decreasing = FALSE, …)
 *  **order**(…, na.last = TRUE, decreasing = FALSE)
 *  **rank**(x, na.last = TRUE, ties.method = c(“average”,“first”,“random”,“max”,“min”))

x表示需要排序的数据，decreasing表示是否按降序排序数据，method表示所使用的排序算法，na.last用来说明如何处理NA值，如果为FALSE，则会删除这些值，如果为TRUE，就会把这些值放到最后

**sort**函数：对向量进行排序，返回的结果是经过排序后的向量

**rank**函数：对向量进行排序，返回的结果是经过排序后的**秩次**  
**rank(x,na.last=TRUE,ties.method=c(“average”,“first”,“random”,“max”,“min”))**

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>参数</th> 
   <th>描述</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>x</td> 
   <td>表示需要排序的数据集</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>na.last</td> 
   <td>设定对数据集中缺失值的处理，na.last=NA（默认）表示在排序结果中缺失值将被删除。na.last=TRUE表示将数据缺失值放在最后，na.last=FALSE表示j将数据缺失值放在前面</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>ties.method</td> 
   <td>ties.method用于设定对数据集中重复数据的秩的处理方式，<br>ties.method = "average"表示对重复数据的秩取平均值作为这几个数据共同的秩，<br>ties.method = "first"表示重复数据中的位于前面的数据的秩取小，位于后面的依次递增，<br>ties.method = "random"表示随机定义重复数据的秩，<br>ties.method = "max"表示以重复数据可能对应的最大秩作为这几个数据共同的秩，<br>ties.method = "min"表示以重复数据可能对应的最小秩作为这几个数据共同的秩</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

**order函数**

*  order函数的功能为对数据进行排序，返回值为最小（大）值、次小（大）值…次大（小）值、最大（小）值所在的**位置**
 *  **order**(x,na.last=TRUE,decreasing=FALSE)
 *  x和na.last参数含义同sort函数
 *  与前面两个排序函数不同的是，order函数可以对数据框进行排序
 *  其中对数据集data.frame按变量v1，v2进行排序的实现形式为：  
    data.frame\[order(data.frame $ v1, data.frame $ v2)\]
 *  若v1一样，则按v2升序排序，如果要将升序改为降序，只需在变量前添加符号或decreasing = TRUE

--------------------

# 合并数据集 #

数据框的编辑可以通过rbind和cbind函数。需要注意的是，使用rbind和cbind函数对于数据框而言，分别为增加新的样本数据和增加新属性变量。  
rbind的自变量的宽度（列数）应该与原数据框的宽度相等，cbind的自变量的高度（行数）应该与原数据框的高度相等。