找出hafu数据集中有缺失值的行，将其记录到令一个数据框中，将原数据框中有缺失值的行删除
list <-which(rowSums(is.na(rw_hafu)) > 0) # hafu数据集中有缺失值的行。
hafu_NA <- rw_hafu[list,]#提取有缺失值的行。
hafu_A <- rw_hafu[-list,]# 产生无缺失值的行。
引用地址：http://www.dataguru.cn/thread-598296-1-1.html
找出hafu数据集中有缺失值的行，将其记录到令一个数据框中，将原数据框中有缺失值的行删除 list <-which(rowSums(is.na(rw_hafu)) > 0) # hafu数据集中有缺失值的行。 hafu_NA <- rw_hafu[list,]#提取有缺失值的行。 hafu_A <- rw_hafu[-list,]# 产生无缺失值的行。引用地址：http://ww
得到结果，可以看到变量Date、Location、RainTomorrow 是没有缺失值的
Date False
Location False
MinTemp True
MaxTemp True
Rainfall True
Evaporation True
Sunshine
缺失值1. is.na 确实值位置判断注意: 缺失值被认为是不可比较的，即便是与缺失值自身的比较。这意味着无法使用比较运算
符来检测缺失值是否存在。例如，逻辑测试myvar == NA的结果永远不会为TRUE。作为
替代，你只能使用处理缺失值的函数（如本节中所述的那些）来识别出R数据对象中的缺
失值。2. na.omit() 删除不完整观测3. knnImputation K近邻填补
使用函数is.na( )
使用函数is.na( )，该函数是判断缺失值的最基本的函数。可以用于判断不同的数据对象，如向量、列表和数据框.
其函数的基本书写格式为：is.na( x )
判断数据集中是否存在缺失值，如果存在，返回 TRUE ; 如果不存在，则返回FALSE
>library(DMwR）...
#举例1：向量类型判断缺失值is.na和缺失值的填补which
(x<-c(1,2,3,NA))
is.na(x) #返回一个逻辑向量，TRUE为缺失值，FALSE为非缺失值
table(is.na(x)) #统计分类个数
sum(x) #当向量存在缺失值的时候统计结果也是缺失值
sum(x,na....
R语言处理缺失值
在处理数据过程中，避免不了会产生一些缺失值，如未填写数据或者编码错误等原因，用NA表示缺失值。在R语言中，is.na()函数可以判断元素是否是缺失值，从而返回逻辑值(TRUE/FALSE)，所以该函数将会返回和元数据集一样大小的数据集。在判断缺失值的过程中，需要注意以下两点：
一是缺失值是不可以比较的，即不可以用缺失值去寻找缺失值，如var == NA返回的结果永远不会是true。
二是R语言中不会将正无穷和负无穷写成NA，分别用 Inf 和 –Inf 所标记。
既然缺失值可能无处不在，那么在数据分析过程中可以采取如下的方法去除缺失值：
一是很多数值函数都拥有一个 na.rm
目前看的是R语言实战这本书
1、当输入png("lxc.png")这种需要加双引号。但是如果在括号中多加了一个双引号，那么"lxc.png"", R ide就会显示是函数输入的类型，显示加号，原因是双引号没有匹配，自己输错了，所以遇到没有匹配的直接输入缺失的匹配即可。
2、但是还有一点很重要，R给人感觉就是png("lxc.png")这个好像是打开画板，但是如果下面不画画是什么都没有的，并不是...
python pandas判断缺失值一般采用isnull()，然而生成的却是所有数据的true／false矩阵，对于庞大的数据dataframe，很难一眼看出来哪个数据缺失，一共有多少个缺失数据，缺失数据的位置。
首先对于存在缺失值的数据，如下所示
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame...
关联规则（AssociationRules）是无监督的机器学习方法，用于知识发现，而非预测。
关联规则的学习器（learner）无需事先对训练数据进行打标签，因为无监督学习没有训练这个步骤。缺点是很难对关联规则学习器进行模型评估，一般都可以通过肉眼观测结果是否合理。
关联规则主要用来发现Pattern，最经典的应用是购物篮分析，当然其他类似于购物篮交易数据的案例也可以应用关联规则进行模式发现。
UCI iris数据集
本次实验所用的鸢尾花 iris数据集是来自于UCI Machine Learning Repository，比较简单，总共150行5列，前四列为特征向量，第五列为标签（0：Iris-setosa，1：Iris-versicolor，2：Iris-virginica），这三类各50行。
观察所下载的 i...
