缺失值补全和数据标准化工具
在数据分析过程中必然会面临两种问题，一种数据 数据存在缺失，一种是数据没有标准化，在这里我们提供了 一个简易的一体化的工具用于处理数据缺失补全和数据标准化。
界面如下：
工具界面非常...
在数据分析过程中必然会面临两种问题，一种数据 数据存在缺失，一种是数据没有标准化，在这里我们提供了 一个简易的一体化的工具用于处理数据缺失补全和数据标准化。
界面如下：
工具界面非常简单，结果和非常简单，如下：
当然最重要的是怎么写这个结果，标准模板如下：
缺失值补全写作：
首先我们获取了表达矩阵，去除了NA值比例大于X%的行（基因）和NA值比例大于Y%的列（样本），更进一步的利用R软件包impute的impute.knn函数进行缺失值补全，设置Number of neighbors 为 K以补全数据缺失。
数据标准化部分写作：
更进一步的我们对数据进行了【分位数标准化、中位数标准化、log2转换，行Z-score转换，列Z-score转换，行和列Z-score转换
- 发表于 2021-07-22 10:45
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- 分类：软件工具
