Деньги, как известно, имеют различные функции. Одной из них является непрестанное движение денег в обращении, обслуживание процесса обращения. Без выполнения деньгами этой функции торговля была бы невозможна.

R нулевые значения: NULL, NA, NaN, Inf

  1. Получение данных от R
  2. Получение данных с SQL Server
  3. Получение данных из файлов TXT / CSV

Язык R поддерживает несколько нулевых значений, и относительно важно понимать, как эти значения ведут себя при предварительной обработке данных и их обработке.

В общем, R поддерживает:

NULL является объектом и возвращается, когда выражение или функция приводит к неопределенному значению. В языке R NULL (заглавные буквы) является зарезервированным словом и также может быть продуктом импорта данных с неизвестным типом данных.

NA является логической константой длины 1 и является индикатором пропущенного значения .NA (заглавные буквы) является зарезервированным словом и может быть приведен к любому другому вектору типов данных (кроме необработанного), а также может быть продуктом при импорте данных. NA и «NA» (представленные в виде строки) не являются взаимозаменяемыми. NA означает «Не доступно».

NaN обозначает Not A Number и является логическим вектором длины 1 и применяется к числовым значениям, а также к действительным и мнимым частям комплексных значений, но не к значениям целочисленного вектора. NaN - зарезервированное слово.

Inf и -Inf означают бесконечность (или отрицательную бесконечность) и являются результатом хранения большого числа или продукта, который является результатом деления на ноль. Inf является зарезервированным словом и в большинстве случаев является продуктом вычислений на языке R и, следовательно, очень редко является продуктом импорта данных. Infinite также говорит вам, что значение не пропущено и число!

Все четыре нулевых / отсутствующих типа данных имеют сопутствующие логические функции, доступные в базе R; возвращая TRUE / FALSE для каждой конкретной функции: is.null (), is.na (), is.nan (), is.infinite ().

Общее понимание всех значений, просто используя следующий код:

# чтение документации по всем типам данных:? NULL? NA? NaN? Inf # Заполняемые переменные a <- "NA" b <- "NULL" c <- NULL d <- NA e <- NaN f <- Inf ### Проверьте, совпадают ли переменные? идентичные (a, d) # [1] FALSE # NA и NaN не идентичны идентичные (d, e) # [1] FALSE ### проверка длины типов данных длина (c) # [1] 0 длина (d) # [1] 1 длина (e) # [1] 1 длина (f) # [1] 1 ### проверка типов данных str (c); класс (в); #NULL # [1] "NULL" str (d); класс (г); #logi NA # [1] "логический" str (e); класс (е); #num NaN # [1] "числовой" str (f); класс (е); #num Inf # [1] "числовой"

Получение данных от R

Обнуляемые типы данных могут иметь различное поведение при распространении, например, в список или на векторы или типы data.frame.

Мы можем проверить это, создав NULL или NA или NaN векторы и кадры данных и наблюдая за поведением:

# пустые векторы для NULL, NA и NaN v1 <- c (NULL, NULL, NULL) v2 <- NULL str (v1); класс (v1); mode (v1) str (v2); класс (v2); mode (v2) v3 <- c (NA, NA, NA) v4 <- NA str (v3); Класс (V3); mode (v3) str (v4); класс (v4); mode (v4) v5 <- c (NaN, NaN, NaN) v6 <- NaN str (v5); класс (v5); mode (v5) str (v6); класс (V6); Режим (v6)

Очевидно, что вектор NULL всегда будет пустым, независимо от того, какие элементы он может содержать. В случае NA и NaN длина элементов, которые он содержит, будет незначительно отличаться тем, что NA будет вектором класса Logical, тогда как NaN будет вектором числового класса.

NULL вектор не изменит размер, но класс в сочетании с математической операцией:

# операция с NULL Вектор v1 <- c (NULL, NULL, NULL) str (v1) # NULL v1 <- v1 + 1 str (v1) # num (0)

Это изменит только класс, но не длину, и все же любые данные не будут сохраняться в векторе.

С data.frames это относительно то же самое поведение.

#empty data.frame df1 <- data.frame (v1 = NA, v2 = NA, v3 = NA) df2 <- data.frame (v1 = NULL, v2 = NULL, v3 = NULL) df3 <- data.frame ( v1 = NaN, v2 = NaN, V3 = NaN) str (df1); ул (df2); ул (DF3)

Кадр данных, состоящий из значений NULL для каждого столбца, будет представлен как кадр данных с 0 наблюдениями и 0 переменными (0 столбцов и 0 строк). Кадр данных с NA и NaN будет состоять из 1 наблюдения и 3 переменных, логического типа данных и числового типа данных соответственно.

При добавлении новых наблюдений во фреймы данных различается поведение при работе с NULL, NA или NaN.

Добавление к «NA» data.frame:

# добавление новых строк в существующий фрейм данных df1 <- rbind (df1, data.frame (v1 = 1, v2 = 2, v3 = 3)) #explore data.frame df1

Понятно, что добавляется новая строка, и при добавлении новой строки (вектора) другого размера это приведет к ошибке, поскольку определения в кадре данных содержат измерения. Такое же поведение ожидается при работе со значением NaN. С другой стороны, разные результаты при использовании значений NULL:

# df2 получит определение измерения df2 <- rbind (df2, data.frame (v1 = 1, v2 = 2)) # это сгенерирует ошибку, поскольку определение измерения установлено в df2 <- rbind (df2, data.frame (v1 = 1, v2 = NULL)) # и с NA должно быть хорошо df2 <- rbind (df2, data.frame (v1 = 1, v2 = NA))

с первым присваиванием df2 получит определение размера, хотя первая конструкция df2 представляла собой обнуляемый вектор с тремя элементами.

NULLable также является результатом, когда мы ищем элемент вектора, который не существует, из-за того, что он выходит за границы:

l <- список (a = 1: 10, b = c ("a", "b", "c"), c = seq (0,10,0.5)) l $ a # [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 l $ c # [1] 0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 4,0 4,5 5,0 5,5 6,0 6,5 7,0 7,5 8,0 8,5 9,0 9,5 10,0 l $ r # NULL

мы вызываем подсписок r списка l, который является значением NULL, но не отсутствует или не существует, это NULL, что на самом деле довольно противоречиво, поскольку определение не задано. Различные результаты (не доступно) будут возвращены при вызове векторного элемента:

v <- c (1: 3) v [4] # [1] NA

Границы в списке и в векторе определяются по-разному для типов данных NA и NULL.

Получение данных с SQL Server

Я буду использовать несколько различных типов данных, полученных из следующей таблицы SQL.

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ AzureLanding; GO CREATE TABLE R_Nullables (ID INT IDENTITY (1,1) NOT NULL, num1 FLOAT, num2 DECIMAL (20,10), num3 INT, tex1 NVARCHAR (MAX), tex2 VARCHAR (100), bin1 VARBINARY (MAX)) INSERT INTO R_Nullables SELECT 1.22, 21.535, 245, «Это текст Nvarchar», «Текст Varchar», 0x0342342 UNION ALL SELECT 3.4534, 25.5, 45, «Этот другой текст Nvarchar», «Текст Varchar 2», 0x03423e3434tg UNION ALL SELECT NULL, NULL , NULL, NULL, NULL, NULL UNION ALL SELECT 0, 0, 0, '', '', 0x

С помощью библиотеки RODBC R данные будут импортированы в среду R:

библиотека (RODBC) SQLcon <- odbcDriverConnect ('driver = {SQL Server}; сервер = TOMAZK \\ MSSQLSERVER2017; база данных = AzureLanding; trust_connection = true') # df <- sqlQuery (SQLcon, "SELECT * FROM R_Nullables") df < - sqlQuery (SQLcon, «SELECT ID, num1, num2, num3, tex1, tex2 FROM R_Nullables») закрыть (SQLcon)

При выполнении запроса SELECT * тип данных varbinary из SQL Server представляется как двоичный объект 2 ГБ в R, и, скорее всего, вы получите ошибку, поскольку R не сможет выделить память:

После изменения столбцов будет создан объект df. Презентация проста, но несколько загадочна:

ID num1 num2 num3 tex1 tex2 1 1 1.2200 21.535 245 Это текст Nvarchar Текст Varchar 2 2 3.4534 25.500 45 Этот другой текст Nvarchar Текст Varchar 2 3 3 NA NA NA <NA> <NA> 4 4 0,0000 0,000 0

При параллельном выводе SQL Server и вывода в R имеются некоторые различия: При параллельном выводе SQL Server и вывода в R имеются некоторые различия:

То, что представлено в SQL Server как значение NULL, в R представлено как NA; который является логическим типом, но не реальным NA. И только <NA> является логическим объектом, то есть недоступной информацией. Таким образом, это означает, что обработка NA касается не только «Не доступно», но и типа «Не доступно», и каждая из них требует особого внимания, в противном случае при выполнении некоторых вычислений или функций будет постоянно возникать принудительная ошибка.

Данные, импортированные с использованием SQL Server, можно использовать как обычный набор данных, импортированный в R, любым другим способом:

# выполнение некоторых элементарных вычислений df $ num1 * 2 # [1] 2,4400 6,9068 NA 0,0000 is.na (df $ num1) # [1] FALSE FALSE TRUE FALSE

Та же логика применяется к полям text1 и text2. Оба являются факторами, но значения NULL или NA могут рассматриваться соответственно.

# Text df $ text2 # NULL df $ text1 # NULL

Это довольно неожиданно, поскольку типы данных SQL Server снова не работают для среды R. Таким образом, изменив исходный запрос SQL, чтобы привести все значения:

df <- sqlQuery (SQLcon, «SELECT ID, num1, num2, num3, CAST (tex1 AS VARCHAR (100)) как text1, CAST (tex2 AS VARCHAR (100)) как text2 FROM R_Nullables»)

и повторно запустив df населения, результат df $ text1 будет:

[1] Это текст Nvarchar Это еще один текст Nvarchar <NA> Уровни: Это еще один текст Nvarchar Это текст Nvarchar

Получение данных из файлов TXT / CSV

Я создал образец файла TXT / CSV, который будет импортирован в R, выполнив:

setwd ("C: \\ Users \\ Tomaz \\") dft <- read.csv ("import_txt_R.txt") dft

Бок о бок; Файлы R и CSV покажут, что типы данных обрабатываются отлично:

но только на первый взгляд. Давайте проверим последнее наблюдение, проверив tpye:

is.na (dft [5,]) # text1 text2 val1 val2 # 5 ИСТИНА ЛОЖЬ ЛОЖЬ

Это проблема, так как фактор и значения каждого будут трактоваться по-разному, хотя оба имеют одинаковый тип, но один - реальный NA, а другой - нет.

идентичный (класс (dft [5,2]), класс (dft [5,1])) # [1] TRUE

Прежде чем перейти к следующему рейсу, убедитесь, что вы проверили все типы данных и значения.

Как всегда, код доступен на Github , Удачного кодирования! 🙂

Похожие

Для чего нужен файл robots.txt? Он мне нужен?
Если вы хотите расширить свои знания о позиционировании в Интернете, весьма вероятно, что вы задаетесь вопросом, для чего нужен файл robots.txt и действительно ли он вам нужен. И в SEO блоге нашего веб-агентство позиционирования мы объясним это вам подробно. Как вы знаете, Google периодически посещает наши веб-сайты и отслеживает различное содержимое, которое у нас есть, с помощью своих «роботов» (отсюда и название
Восстановление данных теперь для Эрфурта, Йены, Лейпцига, Веймара или Дрездена
Уже неделю веб-сайт Института криминалистики в Гере - www.icf-iuk.de оптимизирован для адаптивного веб-дизайна и SEO. Майк Пиколин хочет привлечь новых клиентов к теме восстановления данных, безопасности данных и судебной экспертизы с помощью мобильного веб-дизайна и оптимизированного для SEO сайта. В то же время он хочет продвигать свою компанию в соседних городах Эрфурт, Йена или Веймар в Тюрингии и Лейпциге,
Обзоры онлайн - Как получить больше хороших!
Привет Дэвид Худ здесь! Я Даллас SEO Geek , УПРАВЛЕНИЕ РЕПУТАЦИЕЙ Сегодня я хочу
Я протестировал инструмент тестирования файла Robots.txt
... robots.txt представляет собой небольшой текстовый файл, расположенный в корне сайта, который в основном позволяет блокировать доступ к определенным URL-адресам. Несмотря на то, что плохая конфигурация легко доступна и управляема даже не разработчиками на общих серверах, она может нанести большой ущерб SEO для сайта.
ВНИМАНИЕ, ОБСЛУЖИВАНИЕ, ОБСЛУЖИВАНИЕ <РОССИЯ <robots.txt, СКАЧАТЬ, СКАЧАТЬ, РОССИЯ, РОССИЯ
РоРоРо robots.txt - С, Рио-де-Жанейро, Рио-де-Жанейро, Чехия, Италия, Чехия и Герцеговина <РЃРѕР ± РЃСЃРєРѕРІР ° РЅР ° С, РμР »СЊРЅРѕР» Обсерватория , Robots.txt - Москва, Россия
Объем морского льда в Арктике, теперь рекордно низкий, звезды в визуализации данных
Каждое лето Северный Ледовитый океан набирает открытую воду, причем некоторые ученые предсказывают, что к концу этого столетия на прогревающейся планете Северный Ледовитый океан будет полностью свободен ото льда. Пока что сезон таяния этим летом следует общей тенденции к снижению площади морского льда, что видно со спутников НАСА. Инструмент Университета Вашингтона подсчитывает соответствующую ценность - объем плавающего арктического льда. На этой неделе было обнаружено, что общая масса
Лучшее исследование ключевых слов с помощью инструментов и Excel
В начале года я провел беседу об исследовании ключевых слов в Campixx. Обратная связь после этого сделала меня очень счастливым, поэтому пришло время опубликовать контент. В этой статье я покажу вам, как использовать Excel для создания всеобъемлющего каталога ключевых слов, который облегчит вашу будущую работу в качестве справочной. Забота, это становится немного перегруженным данными! Но оно того стоит.
Как я могу оптимизировать SEO файлы PDF?
Оптимизация SEO файлов PDF помогает им лучше позиционировать себя в поисковых системах, таких как Google . И это то, что содержание, которое находится на второй странице поиска, или даже в нижних позициях первой, просто не существует. Пользователи не заинтересованы в чтении, кроме первых вариантов поиска. Фактически, многочисленные исследования показали, что с позиции № 5 пользователи постепенно теряют интерес. Но вы можете сделать SEO файлов PDF?
Использование инструментов для веб-мастеров Поиск данных запроса для SEO действий
... rc="/wp-content/uploads/2019/11/ru-ispolzovanie-instrumentov-dla-veb-masterov-poisk-dannyh-zaprosa-dla-seo-dejstvij-1" alt="Пост от (когда-либо полезный и достойный закладки) DejanSEO блог еще в январе привлек мое внимание к обновлению данных поисковых запросов, о которых сообщается в Инструменты Google для веб-мастеров , С тех пор я смотрю на его функциональность и как его можно использовать для SEO целей, результатами которых я собираюсь поделиться в этом посте"> Пост от (когда-либо
Как использовать rel = alternate hreflang для международного SEO
Если вы размещаете веб-контент или веб-страницы в разных странах, очень важно правильно настроить местный SEO. Как говорится в мантре - Думай глобально, действуй локально. Помимо локальных проблем SEO, наличие одинакового контента на нескольких страницах с таргетингом
Справочное руководство по SEO: искусство SEO
СЕО КНИГА ДЛЯ СЕГОДНЯ ЦИФРОВОГО МАРКЕТЕРА Без рекламы, с большим количеством данных и с глубоким пониманием, которое необходимо прочитать всем, кто нуждается в глубоком понимании SEO. Сет Годин, Нью-Йорк Таймс, автор бестселлеров в The Dip & We All Weird Опыт SEO является основной потребностью современного онлайн-бизнеса. Написанная некоторыми ведущими SEO-практиками, эта книга может научить вас, что вам нужно знать для своего онлайн-бизнеса.

Комментарии

Читатели: Какая пара с Jang Na Ra была вашей любимой?
Читатели: Какая пара с Jang Na Ra была вашей любимой?
Знаете ли вы, что <strong> и <b> имеют разные значения?
Знаете ли вы, что <strong> и <b> имеют разные значения? В то время как <b> предназначен для визуального акцента, <strong> должен быть показан для текста, имеющего большое значение. По возможности держите HTML и CSS отдельно. В руководящих принципах есть и другие рекомендации, но они являются основными. Вам может показаться, что некоторые из них предназначены для эстетики, но на самом деле они помогают вам создавать более четкий и лаконичный текст.
Какие значения CTR считаются «хорошими» или «плохими»?
Какие значения CTR считаются «хорошими» или «плохими»? Единственное, на что я надеюсь, это то, что это не «0», но вы не должны быть встревожены, если оно не достигает 10 или 20%, поскольку конкуренция в большинстве ниш такова, что невозможно избежать конкуренции для большинства поисков в Интернет сегодня. Конечно, при анализе вашего CTR эксперты не хотят давать конкретную цифру. Все они согласны с тем, что CTR в некоторых секторах выше, чем в других; что одни
Txt?
txt? Гораздо больше, чем вы себе представляли. примеров могут быть непоследовательно созданы запретами веб-мастеров на "/" (для всех страниц сайта), пока не будут заблокированы некоторые более старые части сайта из-за боязни дублирующегося контента (вместо использования перенаправления или канонической ссылки), который даже восстанавливает от SEO компании файла клиента
Какие существуют шаблоны для файлов Sitemap и зачем они нужны?
Какие существуют шаблоны для файлов Sitemap и зачем они нужны? Какие методики пользовательского опыта являются лучшими? Почему нужно обратить внимание на информационную архитектуру и скорость работы сайта. Каждый из наших курсов цифрового маркетинга аккредитован MICT SETA. Там нет другого колледжа, чтобы похвастаться этой престижной награды. Чтобы узнать больше и зарегистрироваться для этого сертификата цифрового маркетинга, следуйте этому
Если вы собираетесь купить домен, принадлежащий кому-то, обязательно запустите проверку данных, посмотрите, был ли Google наказан этим доменом, по каким причинам?
Если вы собираетесь купить домен, принадлежащий кому-то, обязательно запустите проверку данных, посмотрите, был ли Google наказан этим доменом, по каким причинам? И не забудьте проверить, использовал ли предыдущий владелец имя для регистрации учетных записей в социальных сетях. Шаг 2. Используйте исследование ключевых слов для изучения будущей аудитории
В Мониторинг социальных сетей Может ли облако тегов служить для взвешивания ключевых слов в базе данных?
Если вы собираетесь купить домен, принадлежащий кому-то, обязательно запустите проверку данных, посмотрите, был ли Google наказан этим доменом, по каким причинам? И не забудьте проверить, использовал ли предыдущий владелец имя для регистрации учетных записей в социальных сетях. Шаг 2. Используйте исследование ключевых слов для изучения будущей аудитории
Что я могу узнать из данных?
Что я могу узнать из данных? Существует тонкий баланс между применением статистических инструментов к вашим данным для поиска ответов на ваши вопросы и «ловлей» для получения интересных результатов путем смешивания и сопоставления любых возможных корреляций в данных. Тот факт, что вы можете найти определенную корреляцию в массиве данных, не означает, что она реальна или актуальна для ваших читателей. На скриншоте ниже вы можете увидеть
Соответствуют ли адрес и номер телефона в выходных данных / контактах информации в Google Адресах?
Соответствуют ли адрес и номер телефона в выходных данных / контактах информации в Google Адресах? Обратите особое внимание на различные варианты написания номера телефона. Если детали отличаются от данных в вашем интернет-магазине, возможно, Google размещает ваши места хуже! вывод Вот и все, наши 43 пункта, которые вы должны учитывать при оптимизации вашего магазина. Но нет претензий на полноту. У вас все еще есть пункты, которые абсолютно
Видите разные ссылки в разных источниках данных?
Видите разные ссылки в разных источниках данных? Курируйте их ВСЕ в одном месте. Мы разработаем метрики потока для этих URL для вас Если вы получили ссылку, добавьте ее в нашу метрику быстрее, чтобы показать своему клиенту При принятии решения, какие URL следует сканировать дальше, есть из чего выбирать в мировом масштабе. Наш исторический индекс имеет 4 триллиона плюс, поэтому у нас есть собственный процесс принятия решений,
Но вы можете сделать SEO файлов PDF?
Но вы можете сделать SEO файлов PDF? SEO файлов PDF PDF-файлы задуманы как насыщенное и интересное содержимое. В той степени, в которой создатели хотят поощрять своих читателей и создавать контент, который имеет для них ценность, создаются загружаемые PDF-файлы. От электронных книг до руководств по стилю. Речь идет о читателе,

NULL?
NA?
NaN?
Inf # Заполняемые переменные a <- "NA" b <- "NULL" c <- NULL d <- NA e <- NaN f <- Inf ### Проверьте, совпадают ли переменные?
Txt?
Он мне нужен?
Какие существуют шаблоны для файлов Sitemap и зачем они нужны?
Какие методики пользовательского опыта являются лучшими?
Если вы собираетесь купить домен, принадлежащий кому-то, обязательно запустите проверку данных, посмотрите, был ли Google наказан этим доменом, по каким причинам?
Если вы собираетесь купить домен, принадлежащий кому-то, обязательно запустите проверку данных, посмотрите, был ли Google наказан этим доменом, по каким причинам?