文件名称：eaziReda:快速简便的方法进行EDA和预处理
文件大小：47KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-08 23:25:25
R
eaziReda 几乎每个数据分析项目都涉及进行一些探索性数据分析（EDA）和数据预处理的过程。通常，它们是数据分析工作流程中非常关键且不可避免的步骤。 EDA中有一些非常常见的任务，其中包括： 检查缺失值 检测异常值 绘制特征之间的相关图 为每个单独的特征绘制直方图/条形图 通常，在这些步骤之后进行一些预处理，例如插补和离群值处理。所有这些步骤在一起可能需要大量的编码工作，并且可以在多个项目中重复进行。为了解决这个问题，我们设计了R包eaziReda，它将所有这些代码行包装为四个便捷的函数，这些函数将使您能够快速，轻松地执行EDA以及仅需几行代码就可以进行一些简单的预处理！ 安装 您可以使用以下命令从安装开发版本： # install.packages("devtools") devtools::install_github("https://github.com/UBC-MDS/
【文件预览】：
eaziReda-master
----README.Rmd(4KB)
----eaziReda.Rproj(414B)
----man()
--------missing_impute.Rd(680B)
--------outliers_detect_iqr.Rd(617B)
--------histograms.Rd(640B)
--------corr_plot.Rd(1KB)
--------pipe.Rd(432B)
--------eaziReda-package.Rd(1KB)
--------outliers_detect_zscore.Rd(605B)
--------outliers_detect_iforest.Rd(633B)
--------remove_outliers.Rd(467B)
--------outliers_detect.Rd(552B)
--------missing_detect.Rd(545B)
----NAMESPACE(430B)
----.github()
--------workflows()
--------CONTRIBUTING.md(3KB)
--------.gitignore(7B)
----tests()
--------figs()
--------testthat()
--------testthat.R(60B)
----LICENSE(46B)
----_pkgdown.yml(40B)
----.Rbuildignore(128B)
----LICENSE.md(1KB)
----.gitignore(34B)
----R()
--------histograms.R(2KB)
--------missing_detect.R(795B)
--------eaziReda-package.R(202B)
--------missing_impute.R(2KB)
--------corr_plot.R(4KB)
--------utils-pipe.R(363B)
--------outliers_detect.R(3KB)
----CODE_OF_CONDUCT.md(5KB)
----DESCRIPTION(2KB)
----README.md(4KB)