問題タブ [imputation]

R の mouseadds パッケージを使用して、SPSS で作成された多重代入データベースから結果をプールしようとしています (用語が少しずれている場合は申し訳ありませんが、R は初めてです)。as.mids2 コードを使用してデータベースを mids オブジェクトに変更しようとすると、次のエラー メッセージが表示されます。

誰でもこれが何を意味するのか分かりますか? データベースは 2378 個の obs を持つ 28 個の変数であり、それほど大きくありません。

これは私が使用しているスクリプトです:

どんな助けでも大歓迎です。

単一の変数の模倣を行い、それを同じ変数に返します

ただし、多くの変数があり、このようなループを使用したい

しかし：

データフレームで代入と戻り変数にループを使用するにはどうすればよいですか?

Rで利用可能なパッケージを使用して「階層化してから代入」したい.

つまり、次のことを望んでいます。1) 「arm」と呼ばれるバイナリ変数を使用して、データセットを階層化します。この変数には欠損データはありません。2) 2 つのサブセットの代入モデルを実行します。3) 2 つの代入データセットを結合します。4) プール分析を実行します。

私のデータセットは次のようになります。

データを代入するために、現在、次のように mi() 関数を使用しています。

次に、プールされた分析を行うために2つの代入を組み合わせる方法がわかりません。私は失敗しました：

この方法は、代入時に相互作用項を含めることの簡略化されたバージョンであると思いますが、これがどのように可能かもわかりません。

ありがとう

sklearn の代入と Panda の Ffill を組み合わせて、欠損データを埋めたいと考えています。これは私のデータフレームですdf。

Ffill を使用NaNして、前の値のみを含む行 (行 2 など) を塗りつぶしたいと考えています。

行に含まれる の数が少ないNaN場合 (たとえば、少なくとも 1 つの値がある場合)、代入を使用して、行で最も頻繁に使用される値で NaN を埋めます。

String 値を整数に変換するために LabelEncoder を使用しています。これはアルファベット順です。A=0, B=1, C=2, D = 3. NaN が値 4 を取得することを確認するために、NaN を「Z」に変換します。data = df.fillna("Z")

次に、データを代入Zして、 の値が行で最も頻繁に使用される値で埋められる ようにします。imp = Imputer(missing_values=4, strategy= 'most_frequent', axis=1)

NaNだから、私は使用しているだけの行を埋めたいffill.

次に、LabelEncoder と代入を使用してNaN、行で最も頻繁に使用される値をその他に入力します。

のみを含む行を選択し、それらの行のみに関数をNaN適用できれば、他の Nan に代入を使用できます。ffillこれどうやってするの？

別の列で条件が満たされた場合、特定の列に NA 値を入力して、この単一クラスの NA 値のみを代入/置換値に置き換えたいと考えています。

たとえば、実行したい:if column1 = 'value1' AND column2 = N.A fillna_in_column2 with value 'replacementvalue'

パンダでこれを達成するにはどうすればよいですか?

dataframe[dataframe['firstColumn'] == 'value1'].fillna({'column2':'replacementValue'}レコード全体の長さが変更されるため、経由でこれを実行しようとしても機能しません。これまでのところ、インプレース変更を機能させることができませんでした。