*步:數(shù)據(jù)導(dǎo)入與概覽R語言以其簡潔的語法為數(shù)據(jù)處理提供了極大便利。在眾多編程解決方案中,我們力求以最精煉的代碼達(dá)成目標(biāo)。首先,我們定義了一個變量MyFile來存儲CSV文件的路徑,并通過read.csv函數(shù)將其讀入為數(shù)據(jù)框MyData,確保數(shù)據(jù)包括表頭且分隔符正確設(shè)置(盡管這里的分隔符被誤設(shè)為.,實際應(yīng)根據(jù)文件內(nèi)容調(diào)整,通常為,)。MyFile <- "C:/GammingData/SlotsResults.csv"
MyData <- read.csv(file = MyFile, header = TRUE, sep = ",") # 假設(shè)實際分隔符為逗號接著,為了快速洞察數(shù)據(jù)集的分布特性,我們利用箱型圖(Boxplot)這一直觀工具,聚焦于Coin-in值的分析,以探索中位數(shù)及潛在的離群點。boxplot(MyData[, "Coin-in"], main = 'GammingData Review', ylab = "Coin-in")第二步:離群點處理識別到Coin-in中存在不合理的負(fù)值后,我們意識到這些離群點可能對分析產(chǎn)生誤導(dǎo)。因此,我們根據(jù)*邏輯(即投入機(jī)器的硬幣數(shù)不應(yīng)為負(fù))進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗,利用subset函數(shù)創(chuàng)建一個僅包含非負(fù)Coin-in值的新數(shù)據(jù)框noNegs。noNegs <- subset(MyData, MyData$Coin-in > 0) # 注意使用$符號來引用列名隨后,通過再次繪制箱型圖驗證負(fù)值離群點是否已被有效移除。
boxplot(noNegs$Coin-in, main = 'GammingData Review after Outlier Removal', ylab = "Coin-in")
有效性檢查與數(shù)據(jù)清洗原則交叉驗證作為數(shù)據(jù)清洗中的重要手段,有助于確保規(guī)則應(yīng)用的準(zhǔn)確性。在數(shù)據(jù)清洗過程中,可依據(jù)多種原則對數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選和修正,包括但不限于數(shù)據(jù)類型驗證、值域限制、非空要求、*性檢查、成員資格驗證、外鍵約束、正則表達(dá)式匹配以及跨字段一致性校驗等。這些原則的實施旨在提高數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性,以滿足數(shù)據(jù)分析和挖掘的需求。