我在数据清理中处理最多的事情之一是缺少值.R使用其"NA"缺失数据标签处理此井.在python中,似乎我将不得不处理掩盖的数组,这些数组似乎是一个很大的痛苦,并且似乎没有很好的记录.有关在Python中简化此过程的任何建议吗？这成为了进入Python进行数据分析的一个突破.谢谢
更新显然已经有一段时间了,因为我已经查看了numpy.ma模块中的方法.似乎至少基本分析函数可用于掩码数组,并且提供的示例帮助我了解如何创建掩码数组(感谢作者).我想看看Python中的一些较新的统计方法(在今年的GSoC中开发)是否包含了这方面,至少是完整的案例分析.
我正在尝试使用doSMP,当我尝试时w <- startWorkers(4),我得到了错误
1:在startWorkers(workerCount = 4)中:
有一个使用doSMP1的现有doSMP会话
(实际上是doSMP1,... doSMP8).现在,当我尝试删除它时,rmSessions('doSMP1')我收到错误消息
试图删除qnames:doSMP1
无法删除队列:doSMP1
有关如何使其工作的任何建议.在我的8核机器上,doSNOW从版本2.11开始停止工作,我希望能够在本地并行处理,而无需将内容发送到Linux服务器.
我在8核机器上的WinXP 64位上运行R 2.12.1(32位).