Нестожен 1 таблица: Нестожен таблица кормления. Особенности вскармливания грудничков смесью «Нестожен

Содержание

Nestogen 1 Сухая молочная смесь, 0-6мес, 1050 гр (Нестожен)

Nestogen® 1 Сухая молочная смесь с 0 мес. 1050 г

Смесь Nestogen® 1 была специально разработана для обеспечения сбалансированного здорового питания и комфортного пищеварения малыша.

Смесь Nestogen® 1 с пребиотиками Prebio® и уникальными лактобактериями L.reuteri способствует улучшению моторики кишечника, формированию регулярного мягкого стула, здоровой микрофлоры и уменьшению колик.

Смесь Nestogen® 1 отличается преобладанием белков молочной сыворотки для улучшения качества белка и комфортного пищеварения.

Смесь Nestogen® 1 предназначена для кормления здоровых детей с рождения в случаях, когда грудное вскармливание невозможно, и является молочной составляющей рациона ребенка.

Она содержит сбалансированный комплекс витаминов и минеральных веществ для гармоничного роста и развития.

ВАЖНОЕ ПРИМЕЧАНИЕ

Идеальной пищей для грудного ребенка является молоко матери. Перед тем как принять решение об искусственном вскармливании с использованием детской смеси, обратитесь за советом к медицинскому работнику. Возрастные ограничения указаны на упаковке товаров в соответствии с законодательством РФ. Продукт изготовлен из сырья, произведенного специально одобренными поставщиками, без использования генетически модифицированных ингредиентов, консервантов, красителей и ароматизаторов.

Примечание: Для сохранения живых бактерий вскипяченную воду следует остудить примерно до температуры тела (37 ˚С) и затем добавить сухую смесь. Для приготовления смеси необходимо использовать мерную ложку, заполненную без горки. Разведение неправильного количества порошка большего или меньшего по сравнению с количеством, указанным в таблице – может привести к обезвоживанию организма ребенка или нарушению его питания. Указанные пропорции нельзя изменять без совета медицинского работника. В этом возрасте питание ребенка становится более разнообразным (постепенно вводятся каши, овощи, фрукты, мясо и рыба). 5 КОЕ/г), таурин, сульфат железа, инозит, сульфат цинка, L-картнитин, сульфат меди, сульфат марганца, йодид калия, селенат натрия.

Смесь молочная детская NESTLE (Нестле) Нестожен 1 с пребиотиками и лактобактериями 700г - NESTLE SUISSE S.A. - Детские молочные смеси

Смесь Nestogen® 1 специально разработана для обеспечения сбалансированного здорового питания и комфортного пищеварения малыша.  Смесь  Nestogen® 1 с  лактобактериями L. Reuteri способствует улучшению моторики кишечника, формированию регулярного мягкого стула, здоровой микрофлоры и уменьшению колик. Смесь  Nestogen® 1 также содержит две особенные жирные кислоты DHA та ARA, которые играют важную роль в формировании имунной системы и способствуют развитию мозга и зрения малыша.

Состав

Сыворотка молочная деминерализованная, молоко обезжиренное (27%), растительные масла (подсолнечное с высоким содержанием олеиновой кислоты, кокосовое, рапсовое с низким содержанием эруковой кислоты, подсолнечное, масло Мортиереллы Альпины), лактоза, цитрат кальция, хлорид калия, цитрат натрия, цитрат магния, гидроксид калия, жир рыбий, лецитин соевый, цитрат калия, витамины (С, E,
ниацин, пантотеновая кислота, тиамин (В1), А, В6, рибофлавин (В2), фолиевая кислота, K, биотин, D, В12), культура лактобактерий Lactobacillus Reuteri  (не менее 8,9х105 КОЕ / г (CFU / g)) , таурин, сульфат железа, инозитол, сульфат цинка, регулятор кислотности (лимонная кислота), L-карнитин, сульфат меди, сульфат марганца, йодид калия, селенат натрия. Упаковано в защитной среде.

Условия хранения

После приготовления смеси упаковку с оставшейся смесью  следует плотно закрывать и хранить в сухом прохладном месте вдали от солнечных лучей. НЕ рекомендуется хранить в холодильнике. После открытия использовать в течение 3-х недель. До и после открытия продукт хранить при температуре от 6 до 25° C. Срок годности: 18 месяцев. Дата изготовления (MAN), пригодный к (EXP) и номер партии указаны на дне банки.

Рекомендации

Предупреждение

Смесь следует готовить непосредственно перед каждым кормлением. Точно следуйте инструкции. Готовая смесь, оставшаяся после кормления, не должна храниться и использоваться в дальнейшем. Во время кормления необходимо поддерживать ребенка, чтобы он не захлебнулся. Когда ребенок подрастет, переходите на кормление с чашки.

Предупреждение

Использование некипяченой воды и непрокипяченных бутылочек, неправильное хранение, транспортировка, приготовление и кормление могут неблагоприятно повлиять на здоровье ребенка. Запрещается использовании воды из колодцев и каптажных источников для приготовления детского питания.

Для хранения количества живых бактерий в готовой смеси, кипяченую воду следует остудить до температуры тела (37 ° С), после чего добавить сухую смесь.

Примечание

Для приготовления смеси необходимо пользоваться мерной ложкой, заполненной без горки. Разведение неправильной количества порошка - большей или меньшей по сравнению с количеством, указанным в таблице, - может привести либо к обезвоживанию организма ребенка, или к нарушению его питания. Указанные пропорции нельзя менять без совета врача.

Для питания детей грудного возраста предпочтение отдается грудному вскармливанию. Идеальной пищей для грудного ребенка является молоко матери. Продолжайте грудное вскармливание как можно дольше. Перед тем, как принять решение об искусственном вскармливании с использованием детской смеси, обратитесь за советом к врачу.

Важное примечание

Идеальной пищей для грудного ребенка является молоко матери. Всемирная организация здравоохранения рекомендует исключительно грудное вскармливание в первые 6 месяцев и последующее введение прикорма при продолжении грудного вскармливания.

Аптека 9-1-1 поддерживает данную рекомендацию. Для принятия решения о сроках и способе введения прикорма в рацион ребенка необходима консультация специалиста.

19 отзывов, инструкция, аналоги, цена 0 руб.

Что это за лекарство и для чего нужно: Выбор детской смеси для ребенка – главная задача родителей. Как выбрать питание, идеально подходящее малышу? Как правильно начать прикорм грудничка? Nestle NESTOGEN ответит на все вопросы!

Внимание! Лекарства пустышки - как разводят россиян или на что нельзя тратить деньги!

Показания
Швейцарская компания Nestle занимает лидирующие позиции в сфере детского прикорма. Смеси Нестожен – их детище, зарекомендовавшее себя как лучшее питание для детей грудного возраста. Гипоаллергенный состав смеси позволяет вводить прикорм с рождения. Нестожен показан детям, в организме которых отсутствуют жизненно необходимые витамины и Минералы. Существует классификация смесей по возрастным группам:

NESTOGEN 1. От рождения до полугода. Способствует адаптации грудничка к искусственному прикорму. Смесь богата содержанием железа, йода и цинка. Нормализует стул и органичное состояние кишечника.
NESTOGEN 2. От 6 месяцев до 1 года. Смеси с рисовой мукой и без добавок. Содержат необходимые в данном возрасте белки, углеводы и лактозу. Обеспечивают полноценное питание ребенка и способствуют глубокому засыпанию.
NESTOGEN 3. От года до 1,5 лет. Пребиотики, витамины и жирные кислоты гарантируют насыщение годовалого малыша. Ребенок получает полноценное питание и активно играет с родителями.
NESTOGEN 4. От полутора до двух лет. Содержит лакто- и бифидобактерии, необходимые для активного роста и полноценного развития ребенка.
Компания Nestle проявляет огромную заботу о малышах. Смеси Нестожен являются бюджетным вариантом Нутрилак и НАН. Питание, богатое витаминами и необходимыми для растущего организма минералами, обеспечивает:

здоровый и спокойный сон;
повышение природного иммунитета;
полноценное насыщение;
развитие умственных способностей ребенка.

Противопоказания
Нестожен с осторожностью следует давать детям, склонным к аллергии. Реакция может возникнуть на любой компонент, поэтому Nestle, как и любой прикорм, следует вводить постепенно.

Недошенные детки не всегда хорошо переносят искусственное вскармливание. Соблюдайте меры предосторожности и по возможности кормите малыша грудным молоком.

У детей с непереносимостью коровьего молока может возникнуть аллергическая реакция. Попробуйте безмолочную смесь.

Способы применения
Дозировка Нестожена учитывается по нескольким параметрам:

возрасту малыша
весу и росту ребенка
физиологических особенностей организма
Исходя из этих показателей, можно легко рассчитать дозировку. Добавляйте смесь согласно нормам, указанным в таблице на пачке.

Детки, страдающие отсутствием аппетита, должны получать питание в полной мере. Иногда одной молочной смеси не хватает для полного насыщения малыша. В этом случае рекомендованы каши, пюре и соки, соответствующие возрастным показателям ребенка.

Побочные действия
Состав Нестожена абсолютно гипоаллергенен. Смесь идеальна для искусственного вскармливания. В некоторых случаях, например, при неправильном дозировании смеси, могут возникнуть побочные эффекты:

срыгивание
кишечные колики
частый стул
краснота кожных покровов
Чувствуя дискомфорт внутри, малыш дает знать об этом родителям громким плачем. Проконсультируйтесь с детским врачом о состоянии здоровья ребенка и подбору правильной смеси. Изучите таблицу прикорма.

Форма выпуска
Nestle NESTOGEN выпускается в плотных картонных упаковках. Коробки обеспечивают достаточную воздухопроходимость и задерживают попадание влаги. Смесь находится в пакетах из фольги.

Внутрь коробки помещена мерная ложка для правильного дозирования смеси. После каждого применения ложку необходимо тщательно промывать кипяченой водой.

Детское питание Нестожен популярно во многих европейских странах. Причинами этого являются относительно низкая стоимость и состав смеси. Нестожен бережно ухаживает за ребенком, обеспечивая его жизнедеятельность и спокойное самочувствие. Питание способствует нормализации работы внутренних органов малыша, адаптации ребенка к внешнему миру. Прикармливая ребенка Нестоженом, вы можете быть спокойны за состояние его здоровья и психологического развития.

👨‍⚕Рекомендации / отзывы врачей: у нас на сайте есть большой раздел консультаций, где 8 раз пациентами и врачами обсуждается препарат Нестожен - посмотреть советы врачей

НЕСТОЖЕН 1 ТАБЛИЦА КОРМЛЕНИЯ - Медицинская консультация

Nestogen 1 — витаминизированная молочная смесь для искусственного или смешанного вскармливания. Она содержит оптимальное соотношение витаминов, минералов и других полезных веществ, которые помогают ребенку расти здоровым и развиваться в соответствии с возрастом. Детская смесь Нестожен 1 отзывы имеет в большинстве случаев положительные, и это вполне оправдано.

Дорогие читатели! Наши статьи рассказывают о типовых способах решения проблем со здоровьем, но каждый случай носит уникальный характер.

Если вы хотите узнать, как решить именно Вашу проблему - начните с программы похудания. Это быстро, недорого и очень эффективно!

Узнать детали

NESTOGEN 1 смесь с пребиотиками от 0 до 6 мес. 700гр

Перед тем как принять решение об искусственном вскармливании с использованием детской смеси, обратитесь за советом к медицинскому работнику. Возрастные ограничения указаны на упаковке товаров в соответствии с законодательством РФ.

Продукт изготовлен из сырья, произведенного специально одобренными поставщиками, без использования генетически модифицированных ингредиентов, консервантов, красителей и ароматизаторов. Точно следуйте инструкции. Оставшийся после кормления продукт не подлежит хранению и последующему использованию. Во время кормления необходимо поддерживать ребенка, чтобы он не поперхнулся. Использование некипяченой воды и непрокипяченных бутылочек, а также неправильное хранение, приготовление и кормление могут привести к неблагоприятным последствиям для здоровья ребенка.

Для приготовления смеси необходимо использовать мерную ложку, заполненную без горки. Разведение неправильного количества порошка — большего или меньшего по сравнению с количеством, указанным в таблице — может привести к обезвоживанию организма ребенка или нарушению его питания.

Указанные пропорции нельзя изменять без совета медицинского работника. В этом возрасте питание ребенка становится более разнообразным постепенно вводятся каши, овощи, фрукты, мясо и рыба. Проконсультируйтесь с медицинским работником, прежде чем вводить прикорм в меню ребенка. Если раннее введение продуктов прикорма рекомендовано вашим доктором, то уменьшите количество потребления детской смеси согласно рекомендации.

Все акции Корзина пуста. Стиральный порошок. Полотенца для кухни. Салфетки в коробках. МАСКИ альгинатные. ПАТЧИ для глаз. МАСКИ альгинатные гидрогелевые карбокситерапия маска-пленка ночные пластыри, полоски, патчи, пленки смываемые тканевые фольгированные.

ОЧИЩЕНИЕ вода мицелярная, термальная, для удаления макияжа гели, пенки, молочко для умывания гидрофильное масло пилинги, скрабы салфетки очищающие. Корзина пуста. Работаем: 1, 5, 6, 7, 8 мая, с 11 мая работаем в обычном режиме.

Вес товара. В корзину Добавить товар в избранное. Артикул Стоимость доставки по Иркутску составляет от р. Поделиться ссылкой:. Обезжиренное молоко,мальтодексин, деминерализованная молочная сыворотка, лактоза, смесь растительных масел низкоэруковое рапсовое, подсолнечное, подсолнечное высокоолеиновое, кокосовое , молочный жир, пребиотики галактоолигосахариды ГОС и фруктоолигосахариды ФОС , цитрат кальция,эмульгатор соевый лецитин , цитрат калия,фосфат калия, хлорид магния, витамины L-аскорбат натрия, аскорбилпальмитат С , DL-альфа-токоферолла ацетат Е , никотинамид PP , D-пантотенат кальция B5 , ретинола ацетат A , тиамина мононитрат B1 , пиридоксин гидрохлорид B6 , рибофлавин B2 , D3 холекальциферол Д , фитоменадион К , фолиевая кислота В9 , цианкобаламин В12 , D-биотин B7 ,цитрат натрия, хлорид натрия, хлорид кальция,хлорид калия, культура лактобактерий L.

Упаковано в модифицированной атмосфере с азотом. После вскрытия использовать в течение 3х недель, не рекомендуется хранить в холодильнике. Срок годности: 18 месяцев. Для того, чтобы оставлять комментарии вам необходимо войти на сайте. Если вы не зарегистрированы, вам необходимо зарегистрироваться. Чубакова Оксана. Моя подруга кормит этой смеськой, очень довольна, прошли колики, нормализовался стул, а самое главное что состав без пальмового масла!

Оценки покупателей. Наш сайт собирает данные о вашем посещении. Что и зачем мы собираем, вы можете прочитать здесь. Закрыть окно.

Детская смесь Нестожен 1, 2, 3, 4: отзывы, состав, производитель

Перед тем как принять решение об искусственном вскармливании с использованием детской смеси, обратитесь за советом к медицинскому работнику. Возрастные ограничения указаны на упаковке товаров в соответствии с законодательством РФ. Продукт изготовлен из сырья, произведенного специально одобренными поставщиками, без использования генетически модифицированных ингредиентов, консервантов, красителей и ароматизаторов. Точно следуйте инструкции. Оставшийся после кормления продукт не подлежит хранению и последующему использованию. Во время кормления необходимо поддерживать ребенка, чтобы он не поперхнулся.

Смесь Nestogen-1 сухая адаптированная молочная с пребиотиками

Здоровая кишечная микрофлора необходима для поддержиния, развития и укрепления иммунитета. Для питания детей раннего возраста предпочтительнее грудное вскармливание. Идеальной пищей для грудного ребенка является молоко матери. Грудное вскармливание должно продолжаться как можно дольше. Перед тем как принять решение об искусственном вскармливании с использованием детской смеси, обратитесь за советом к медицинскому работнику. Другие пользователи также искали:. Питание и здоровье Первый триместр беременности Второй триместр беременности Третий триместр беременности Подготовка к родам Посмотреть всё.

Смесь Нестожен 1: отзывы педиатров, состав, инструкция

Смесь содержит белковый компонент, а также сбалансированный комплекс витаминов и минеральных веществ для гармоничного роста и развития. Условия хранения:. Смесь следует готовить непосредственно перед кормлением. Точно следуйте инструкции по приготовлению. Оставшаяся после кормления разведенная смесь не подлежит хранению и последующему использованию. Во время кормления необходимо поддерживать ребёнка, чтобы он не поперхнулся. Когда ребенок подрастет, переходите на кормление из чашки.

Производитель гарантирует отсутствие в смеси Nestogen-1 сухая адаптированная молочная с пребиотиками консервантов, ароматизаторов, красителей и ГМО.

Заменитель Nestle Nestogen 1 с рождения 350 гр.

Линейка смесей Nestogen 1, 2, 3, 4 пользуется популярностью у мам, вынужденных перевести ребенка на искусственное вскармливание. Подобрать подходящее питание для малыша, не вызывающее аллергии, запоров или коликов, не так просто. Детская смесь Нестожен, отзывы педиатров о которой в целом очень хорошие, является одной из самых востребованных на рынке питания для малышей до двух лет. Мы решили сделать обзор на линейку с пребиотиками и лактобактериями, а также рассмотрели Nestogen Кисломолочный и Комфорт Плюс. Результатами исследования делимся в этой статье.

.

.

Таблица веса в соотношении с ростом: lady_jannet — LiveJournal

Предлагаю таблицы нормального веса в соотношении с ростом человека, учитывая тип телосложения.


Существуют три типа:

1) гиперстеник - человек с укороченными руками, ногами, шеей и широкими плечами.
2) нормостеник - обычный человек со средней скоростью обмена веществ.
3) астеник - человек с повышенным обменом веществ, узкими плечами, длинными ногами и руками.

Как определить свой тип телосложения? Большим и указательным пальцами одной руки обхватите запястье другой там, где выступает косточка. Если обхватить не удалось - вы гиперстеник, если это получилось с большим трудом - нормостеник, если это получается легко — вы астеник.

Таблица веса в соотношении с ростом для женщин

РостАстеникиНормостеникиГиперстеники
15143,0 - 46,445,1 - 50,548,7 - 55,9
15243,4 - 47,045,6 - 51,049,2 - 56,5
15343,9 - 47,546,1 - 51,649,8 - 57,0
15444,4 - 48,046,7 - 52,150,3 - 57,6
15544,9 - 48,647,2 - 52,650,8 - 58,1
15645,4 - 49,147,7 - 53,251,3 - 58,6
15746,0 - 49,648,2 - 53,751,9 - 59,1
15846,5 - 50,248,8 - 54,352,4 - 59,7
15947,1 - 50,749,3 - 54,853,0 - 60,2
16047,6 - 51,249,9 - 55.353,5 - 60,8
16148,2 - 51,850,4 - 56,054,0 - 61,5
16248,7 - 52,351,0 - 56,854,6 - 62,2
16349,2 - 52,951,5 - 57,555,2 - 62,9
16449,8 - 53,452,0 - 58,255,9 - 63,7
16550,3 - 53,952,6 - 58,956,7 - 64,4
16650,8 - 54,653,3 - 59,857,3 - 65,1
16751,4 - 55,354,0 - 60,758,1 - 65,8
16852,0 - 56,054,7 - 61,558,8 - 66,5
16952,7 - 56,855,4 - 62,259,5 - 67,2
17053,4 - 57,556,1 - 62,960,2 - 67,9
17154,1 - 58,256,8 - 63,660,9 - 68,6
17254,8 - 58,957,5 - 64,361,6 - 69,3
17355,5 - 59,658,3 - 65,162,3 - 70,1
17456,3 - 60,359,0 - 65,863,1 - 70,8
17557,0 - 61,059,7 - 66,563,8 - 71,5
17657,7 - 61,960,4 - 67,264,5 - 72,3
17758,4 - 62,861,1 - 67,865,2 - 73,2
17859,1 - 63,661,8 - 68,665,9 - 74,1
17959,8 - 64,462,5 - 69,366,6 - 75,0
18060,5 - 65,163,3 - 70,167,3 - 75,9

Таблица соотношения роста и веса для мужчин


РостАстеникиНормостеникиГиперстеники
15851,1 - 54,753,8 - 58,957,4 - 64,2
15951,6 - 55,254,3 - 59,658,0 - 64,8
16052,2 - 55,854,9 - 60,358,5 - 65,3
16152,7 - 56,355,4 - 60,959,0 - 66,0
16253,2 - 56,955,9 - 61,459,6 - 66,7
16353,8 - 57,456,5 - 61,960,1 - 67,5
16454,3 - 57,957,0 - 62,560,7 - 68,2
16554,9 - 58,557,6 - 63,061,2 - 68,9
16655,4 - 59,258,1 - 63,761,7 - 69,6
16755,9 - 59,958,6 - 64,462,3 - 70,3
16856,5 - 60,659,2 - 65,162,9 - 71,1
16957,2 - 61,359,9 - 65,863,6 - 72,0
17057,9 - 62,060,7 - 66,664,3 - 72,9
17158,6 - 62,761,4 - 67,465,1 - 73,8
17259,4 - 63,462,1 - 68,366,0 - 74,7
17360,1 - 64,262,8 - 69,166,9 - 75,5
17460,8 - 64,963,5 - 69,967,6 - 76,2
17561,5 - 65,664,2 - 70,668,3 - 76,9
17662,2 - 66,464,9 - 71,369,0 - 77,6
17762,9 - 67,365,7 - 72,069,7 - 78,4
17863,6 - 68,266,4 - 72,870,4 - 79,1
17964,4 - 68,967,1 - 73,671,2 - 80,0
18065,1 - 69,667,8 - 74,571,9 - 80,9
18165,8 - 70,368,5 - 75,472,7 - 81,8
18266,5 - 71,069,2 - 76,373,6 - 82,7
18367,2 - 71,869,9 - 77,274,5 - 83,6
18467,9 - 72,570,7 - 78,175,2 - 84,5
18568,6 - 73,271,4 - 79,075,9 - 85,4
18669,4 - 74,072,1 - 79,976,7 - 86,2
18770,1 - 74,972,8 - 80,877,6 - 87,1
18870,8 - 75,873,5 - 81,778,5 - 88,0

Помимо "таблицы веса", существует способ расчета соотношения "рост-вес" (при условии что Ваш рост более 170 см. ). Для этого от величины роста (в сантиметрах) отнимается 110. Полученное значение и есть ваш должный вес в килограммах. Если быть точнее, то для астеников надо отнимать 115, для нормостеников – 110, для гиперстеников – 100.

Ответ однозначный. Да, конечно влияет. Доказано, что вес мужчины и женщины с возрастом должен постепенно увеличиваться - это нормальный физиологический процесс. Килограммы, которые некоторые люди считают "лишними", на самом деле такими могут и не являться. Можно использовать для определения оптимального веса формулу в зависимости от возраста.

Масса тела = 50 + 0,75 (Р - 150) + (В - 20) : 4

Р - рост
В - возраст в годах.

http://www.pravilnoe-pokhudenie.ru/tablitsa-vesa-v-sootnoshenii-s-rostom.shtml


Таблица веса в соотношении с ростом

На данной странице сайта предлагаются таблицы нормального веса в соотношении с ростом человека, учетывая еще и тип телосложения.

Существуют три типа:

1) гиперстеник - человек с укороченными руками, ногами, шеей и широкими плечами.

2) нормостеник - обычный человек со средней скоростью обмена веществ.

3) астеник - человек с повышенным обменом веществ, узкими плечами, длинными ногами и руками.

Как определить свой тип телосложения?

Большим и указательным пальцами одной руки обхватите запястье другой там, где выступает косточка. Если обхватить не удалось - вы гиперстеник, если это получилось с большим трудом - нормостеник, если это получается легко — вы астеник.


Таблица веса в соотношении с ростом для женщин

Рост Астеники Нормостеники Гиперстеники
15143,0 - 46,445,1 - 50,548,7 - 55,9
15243,4 - 47,045,6 - 51,049,2 - 56,5
15343,9 - 47,546,1 - 51,649,8 - 57,0
15444,4 - 48,046,7 - 52,150,3 - 57,6
15544,9 - 48,647,2 - 52,650,8 - 58,1
15645,4 - 49,147,7 - 53,251,3 - 58,6
15746,0 - 49,648,2 - 53,751,9 - 59,1
15846,5 - 50,248,8 - 54,352,4 - 59,7
15947,1 - 50,749,3 - 54,853,0 - 60,2
16047,6 - 51,249,9 - 55. 353,5 - 60,8
16148,2 - 51,850,4 - 56,054,0 - 61,5
16248,7 - 52,351,0 - 56,854,6 - 62,2
16349,2 - 52,951,5 - 57,555,2 - 62,9
16449,8 - 53,452,0 - 58,255,9 - 63,7
16550,3 - 53,952,6 - 58,956,7 - 64,4
16650,8 - 54,653,3 - 59,857,3 - 65,1
16751,4 - 55,354,0 - 60,758,1 - 65,8
16852,0 - 56,054,7 - 61,558,8 - 66,5
16952,7 - 56,855,4 - 62,259,5 - 67,2
17053,4 - 57,556,1 - 62,960,2 - 67,9
17154,1 - 58,256,8 - 63,660,9 - 68,6
17254,8 - 58,957,5 - 64,361,6 - 69,3
17355,5 - 59,658,3 - 65,162,3 - 70,1
17456,3 - 60,359,0 - 65,863,1 - 70,8
17557,0 - 61,059,7 - 66,563,8 - 71,5
17657,7 - 61,960,4 - 67,264,5 - 72,3
17758,4 - 62,861,1 - 67,865,2 - 73,2
17859,1 - 63,661,8 - 68,665,9 - 74,1
17959,8 - 64,462,5 - 69,366,6 - 75,0
18060,5 - 65,163,3 - 70,167,3 - 75,9

Таблица соотношения роста и веса для мужчин

Рост Астеники Нормостеники Гиперстеники
15851,1 - 54,753,8 - 58,957,4 - 64,2
15951,6 - 55,254,3 - 59,658,0 - 64,8
16052,2 - 55,854,9 - 60,358,5 - 65,3
16152,7 - 56,355,4 - 60,959,0 - 66,0
16253,2 - 56,955,9 - 61,459,6 - 66,7
16353,8 - 57,456,5 - 61,960,1 - 67,5
16454,3 - 57,957,0 - 62,560,7 - 68,2
16554,9 - 58,557,6 - 63,061,2 - 68,9
16655,4 - 59,258,1 - 63,761,7 - 69,6
16755,9 - 59,958,6 - 64,462,3 - 70,3
16856,5 - 60,659,2 - 65,162,9 - 71,1
16957,2 - 61,359,9 - 65,863,6 - 72,0
17057,9 - 62,060,7 - 66,664,3 - 72,9
17158,6 - 62,761,4 - 67,465,1 - 73,8
17259,4 - 63,462,1 - 68,366,0 - 74,7
17360,1 - 64,262,8 - 69,166,9 - 75,5
17460,8 - 64,963,5 - 69,967,6 - 76,2
17561,5 - 65,664,2 - 70,668,3 - 76,9
17662,2 - 66,464,9 - 71,369,0 - 77,6
17762,9 - 67,365,7 - 72,069,7 - 78,4
17863,6 - 68,266,4 - 72,870,4 - 79,1
17964,4 - 68,967,1 - 73,671,2 - 80,0
18065,1 - 69,667,8 - 74,571,9 - 80,9
18165,8 - 70,368,5 - 75,472,7 - 81,8
18266,5 - 71,069,2 - 76,373,6 - 82,7
18367,2 - 71,869,9 - 77,274,5 - 83,6
18467,9 - 72,570,7 - 78,175,2 - 84,5
18568,6 - 73,271,4 - 79,075,9 - 85,4
18669,4 - 74,072,1 - 79,976,7 - 86,2
18770,1 - 74,972,8 - 80,877,6 - 87,1
18870,8 - 75,873,5 - 81,778,5 - 88,0

Помимо "таблицы веса", существует способ расчета соотношения "рост-вес" (при условии что Ваш рост более 170 см. ).

Для этого от величины роста (в сантиметрах) отнимается 110. Полученное значение и есть ваш должный вес в килограммах. Если быть точнее, то для астеников надо отнимать 115, для нормостеников – 110, для гиперстеников – 100.

Влияет ли возраст на соотношение рост-вес?

Ответ однозначный. Да, конечно влияет. Доказано, что вес мужчины и женщины с возрастом должен постепенно увеличиваться - это нормальный физиологический процесс. Килограммы, которые некоторые люди считают "лишними", на самом деле такими могут и не являться.

Можно использовать для определения оптимального веса формулу в зависимости от возраста.

Масса тела = 50 + 0,75 (Р - 150) + (В - 20) : 4

Р - рост
В - возраст в годах.


Как я могу увидеть количество пропущенных значений и образцы пропущенных значений в моем файле данных?

Иногда в наборе данных могут быть «дыры», то есть пропущенные значения. Некоторые статистические процедуры, такие как регрессионный анализ, также не будут работать или вообще не будут работать на набор данных с пропущенными значениями. Наблюдения с пропущенными значениями должны быть удалены или пропущенные значения должны быть заменены для статистической процедуры для получения значимых результатов. Большинство статистических программ (включая SAS, SPSS и Stata) будут автоматически удалять такие случаи из любого анализа, который вы запускаете (без удаления случаев из набора данных).Вот почему буква «n» часто меняется от анализа к анализу, даже если набор данных один и тот же. Различные переменные имеют разное количество отсутствующих данных и, следовательно, изменение переменные в модели изменяют количество наблюдений с полными данными по всем переменным в модели. Поскольку программное обеспечение для нас отбрасывает кейсы с пропущенными значениями, о которых очень легко «забыть» полностью отсутствуют данные. Однако наличие недостающих данных может повлиять на наши результаты, особенно когда набор данных или даже одна переменная имеет высокий процент отсутствующих значений. Таким образом, всегда рекомендуется проверять набор данных. для недостающих данных и подумать о том, как недостающие данные могут повлиять на наши анализы. На этой странице показано несколько методов поиска пропущенных значений в набора данных, эту информацию можно использовать для принятия более обоснованных решений о как обрабатывать недостающие значения.

Прежде чем мы начнем, нам нужны некоторые данные с пропущенными значениями, код ниже вводит небольшой набор данных в Stata, а затем отображает эти данные. В небольшом наборе данных, например один ниже, очень легко посмотреть на необработанные данные и увидеть, где находятся значения отсутствующий.Однако, когда наборы данных велики, нам нужен более систематический способ изучения наших набор данных для отсутствующих значений. Ниже мы покажем вам несколько способов сделать это, используя данные ниже в качестве примера.

  прозрачный
вход ландвал импроваль итвал салэприк сальтоапр
30000 64831 94831 118500 1,25
30000 50765 80765 93900.
46651 18573 65224. 1,16
45990 91402. 184000 1,34
42394. 40575 168000 1.43 год
. 3351 51102 169000 1,12
63596 2182 65778. 1,26
56658 53806 10464 255000 1,21
51428 72451. . 1,18
93200. 4321 422000 1,04
76125 78172 54297 2

1,14 . 61934 16294 237000 1,10 65376 34458. 286500 1,43 42400. 57446. . 40800 92606 33406 168000 1,26 конец список

+ ------------------------------------------------- - + | ландвал импроваль тотвал салеприк сальтоапр | | ------------------------------------------------- - | 1.| 30000 64831 94831 118500 1,25 | 2. | 30000 50765 80765 93900. | 3. | 46651 18573 65224. 1.16 | 4. | 45990 91402. 184000 1,34 | 5. | 42394. 40575 168000 1.43 | | ------------------------------------------------- - | 6. | . 3351 51102 169000 1,12 | 7. | 63596 2182 65778. 1.26 | 8.| 56658 53806 10464 255000 1,21 | 9. | 51428 72451. . 1.18 | 10. | 93200. 4321 422000 1.04 | | ------------------------------------------------- - | 11. | 76125 78172 54297 2

1,14 | 12. | . 61934 16294 237000 1,1 | 13. | 65376 34458. 286500 1.43 | 14. | 42400. 57446. . | 15.| 40800 92606 33406 168000 1,26 | + ------------------------------------------------- - +

1. Количество пропущенных значений по сравнению с количеством не пропущенных значений

Первое, что мы собираемся сделать, это определить, какие переменные имеют много недостающих значений. Мы создали небольшую программу Stata под названием mdesc . который подсчитывает количество пропущенных значений как в числовых, так и в символьных переменных. Вы можете скачать mdesc изнутри Stata набрав поиск mdesc (см. Как я могу использовать команду поиска для поиска программ и получения дополнительных помощь? для получения дополнительной информации об использовании поиск ).

Тогда вы можете запустить mdesc для одной или нескольких переменных, как показано ниже.

  mdesc 

     Переменная Отсутствует Всего Отсутствует / Всего
    -------------------------------------------------- ----------
     ландвал 2 15 .133333
    импровизация 3 15 .2
      тотвал 3 15 .2
    salepric 4 15 .266667
    saltoapr 2 15.133333 

Теперь мы знаем количество пропущенных значений в каждой переменной. Например, переменная цена имеет четыре пропущенных значения, а saltoapr имеет два пропущенных значения.

2. Получение количества пропущенных значений на одно наблюдение

Мы также можем посмотреть на распределение пропущенных значений по наблюдениям. В приведенном ниже коде создается переменная с именем nmis , которая дает количество пропущенных значений. за каждое наблюдение. В Используемая здесь функция rmiss2 () является расширением функции egen rmiss () .Он считает количество пропущенных значений в списке переменных. rmiss2 () принимает как строковые, так и числовые переменные. (Программа Stata rmiss () принимает только числовые переменные.) Вы можете загрузить rmiss2 () через Интернет из Stata, набрав search rmiss2 (см. Как я могу использовать команду поиска для поиска программ и получения дополнительных помощь? для получения дополнительной информации об использовании поиск ).

  egen nmis = rmiss2 (Landval Improval totval Salepric Saltoapr)  

Ниже мы заносим в таблицу только что созданную переменную.Глядя на частоту мы знаем, что есть четыре наблюдения без пропущенных значений, девять наблюдения с одним пропущенным значением, одно наблюдение с двумя пропущенными значениями и одно наблюдение с тремя пропущенными значениями.

  вкладка nmis 

       nmis | Freq. Процент Cum.
------------ + -----------------------------------
          0 | 4 26,67 26,67
          1 | 9 60,00 86,67
          2 | 1 6.67 93,33
          3 | 1 6,67 100,00
------------ + -----------------------------------
      Итого | 15 100,00 

3. Образцы пропущенных значений

Мы также можем посмотреть на шаблоны пропущенных значений. Вы можете скачать mvpatterns через Интернет из Stata, набрав search mvpatterns (см. Как я могу использовать команду поиска искать программы и получать дополнительную помощь? за дополнительной информацией об использовании поиска ).Команда mvpatterns производит вывод для всех переменных в наборе данных, для отсутствующих шаблонов данных для подмножества переменных может быть включен список переменных, например, мвподелки ландвал импроваль тотвал .

Вывод mvpatterns показан ниже. Первое В таблице перечислены переменные, их тип (тип) хранения, количество наблюдения (obs), количество пропущенных значений (mv) и переменная метка, если она есть у переменных. Вторая таблица содержит информацию по шаблону пропущенных значений. Первый блок столбцов вывода показывает шаблоны недостающих данных. Внутри блока каждая переменная представлена столбец, «+» указывает, что значения этой переменной присутствуют в данном отсутствующий шаблон данных, "." указывает, что они отсутствуют. Столбцы следуют в том же порядке, что и список переменных в первой таблице, так что первый столбец в выходных данных ниже представлено landval , второе улучшение и скоро. Отсутствующие шаблоны данных перечислены по убыванию частоты, здесь наиболее распространенным шаблоном отсутствующих данных являются полные данные («+++++»).В таблице также показаны количество пропущенных значений в этом шаблоне (_mv) и количество случаев с этот отсутствующий шаблон данных (_freq). Основываясь на информации во второй таблице, мы знаем, что есть четыре наблюдения. без пропущенных значений, два случая отсутствуют только для переменной salepric , и один наблюдение с пропущенными значениями на Improval , salepric и saltoapr .

  mvpatterns 
  
Переменная | тип obs mv метка переменной
------------- + -----------------------------------
ландвал | поплавок 13 2
импровизация | поплавок 12 3
тотвал | поплавок 12 3
Salepric | поплавок 11 4
сальтоапр | поплавок 13 2
-------------------------------------------------

Шаблоны пропущенных значений

  + ------------------------ +
  | _pattern _mv _freq |
  | ------------------------ |
  | +++++ 0 4 |
  | +++.+ 1 2 |
  | ++. ++ 1 2 |
  | +. +++ 1 2 |
  | . ++++ 1 2 |
  | ------------------------ |
  | ++++. 1 1 |
  | ++ .. + 2 1 |
  | +. + .. 3 1 |
  + ------------------------ +
 

4. Когда все интересующие нас переменные числовые

Все приведенные выше примеры работают независимо от того, интересуют ли переменные (т.е. переменные, у которых отсутствуют шаблоны данных, которые вы хотите исследовать) числовые или строковые.Когда все переменные, которые вы хотите проверить, отсутствуют значения числовые, мы можно использовать программу под названием misschk , чтобы упростить этапы изучения отсутствующие данные в нашем наборе данных. (Примечание: числовые переменные включают переменные со значением метки, которые являются строками, пока фактические значения переменные хранятся в виде чисел.) Вы можете загрузите misschk из Stata, набрав search misschk (см. Как я могу использовать команду поиска для поиска программ и получить дополнительную помощь? для получения дополнительной информации об использовании поиск ).

Ниже приведена команда для misschk . Мы перечислили все пять переменных в нашем наборе данных в списке переменных после misschk команда. Однако мы могли просто оставить список переменных пустым (т.е. использовать только misschk, gen (miss) вместо этого), если бы у нас было, misschk запустился бы с использованием всех переменных в нашем наборе данных. Переменная list необходим только в том случае, если мы хотим запустить misschk только на некоторых переменные в нашем наборе данных.Параметр gen (miss) сообщает misschk , что мы хотим, чтобы он создайте две новые переменные, каждая из которых начинается со слова «промах». Эти две переменные будут называться с ошибкой и с неправильным номером . Переменная mispattern указывает за каким из отсутствующих шаблонов данных следует каждый случай. Переменная missnumber указывает количество пропущенных значений для каждого случая.

  misschk landval implval totval salepric saltoapr, gen (miss)  

Вывод для misschk состоит из трех таблиц.В первой таблице указано количество отсутствующих значения, а также процент пропущенных для каждой переменной, это похоже на таблицу произведено mdesc в части 1 выше. В этой таблице также есть столбец с меткой «#», который присваивает каждому переменная число, которое используется для идентификации переменной позже в выходных данных. Вторая таблица показывает распределение пропущенных значений. Образец отсутствия описывается с помощью переменной числа из первой таблицы и символы подчеркивания («_»). Цифры указывают, какие переменные отсутствуют в этом шаблоне, подчеркивания представляют собой не пропущенные наблюдения.Например, из во второй таблице мы видим, что в двух случаях отсутствуют значения переменной 1 ( landval ), но полные данные по всем другим переменным, и в этом одном случае отсутствуют данные по переменным 2, 4 и 5. Нижняя строка показывает, что в четырех случаях вообще не пропущены никакие значения (все подчеркивания). Этот В таблице показана та же информация, сгенерированная в третьей части выше, но в несколько другом формате. Шаблон отсутствующих данных для каждого случая описывается в переменной mispattern .Наконец, в третьей таблице показано распределение количества пропущенных значений по каждому случаю. Это та же информация, что обсуждалась выше в части 2. Количество переменных в каждой case is missing также содержится в переменной missnumber .

 Переменные проверены на отсутствие значений

   # Переменная # отсутствует% отсутствует
--------------------------------------------
   1 ландвал 2 13,3
   2 импровизация 3 20.0
   3 итвал 3 20,0
   4 салеприк 4 26,7
   5 сальтоапр 2 13,3

Отсутствует для |
      который |
 переменные? | Freq. Процент Cum.
------------ + -----------------------------------
      1____ | 2 13,33 13,33
      _2_45 | 1 6,67 20,00
      _2___ | 2 13,33 33,33
      __34_ | 1 6,67 40.00
      __3__ | 2 13,33 53,33
      ___4_ | 2 13,33 66,67
      ____5 | 1 6,67 73,33
      _____ | 4 26,67 100,00
------------ + -----------------------------------
      Итого | 15 100,00

Отсутствует для |
   сколько |
 переменные? | Freq. Процент Cum.
------------ + -----------------------------------
          0 | 4 26.67 26,67
          1 | 9 60,00 86,67
          2 | 1 6,67 93,33
          3 | 1 6,67 100,00
------------ + -----------------------------------
      Итого | 15 100,00
 

Определение столбцов с отсутствующими значениями в таблице

Определение столбцов с пропущенными значениями в таблице 4 декабря, 2020 Роберт Гравелл

Иногда администратору базы данных (DBA) необходимо предоставить отчет о количестве пропущенных значений в таблице или таблицах. Независимо от того, является ли цель отображать счетчики или содержимое строки с пропущенными значениями, есть несколько способов сделать это, в зависимости от того, насколько гибкими вы хотите быть в этом отношении. Первый - создать запрос к рассматриваемой таблице (таблицам), используя имеющуюся у вас информацию об именах полей, типах данных и ограничениях. Второй, более сложный подход заключается в написании хранимой процедуры, которая извлекает информацию о столбцах из таблицы INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS. В сегодняшнем блоге мы рассмотрим неуниверсальный подход, а в блоге на следующей неделе мы рассмотрим решение для хранимых процедур.

Поскольку не каждое поле в таблице может принимать нулевые значения, полезно проверить структуру таблицы и увидеть, какие поля могут содержать пустые значения. В клиентах разработки и администрирования баз данных Navicat дизайн таблицы определяет все обязательные столбцы с помощью флажка под заголовком Not null . Следовательно, все столбцы, чей флажок не установлен, могут содержать нули. Это будут поля, на которые будет сфокусирован наш запрос:

Один из способов найти поля с нулями - это построить запрос с помощью инструмента Query Builder.Это позволяет нам выбирать множество условий из меню, в том числе «равно нулю», «не равно нулю», «пусто», «не пусто» и т. Д.

После сборки мы можем вставить SQL прямо в редактор:

Вот все строки таблицы клиентов, которые содержат хотя бы один столбец с нулевым значением:

В случаях, когда нам нужна статистика только по заполненным полям, а не по пустым, мы можем использовать функцию count () для подсчета полей, которые либо заполнены, либо пустые. В следующем запросе проценты выражаются как количество строк, содержащих нулевое значение для этого конкретного поля:

Аналогичным образом мы можем подсчитывать и отображать нулевые столбцы для конкретной строки, обозначенной здесь customerNumber :

В приведенном выше запросе оператор CASE используется для включения в счетчики только нулевых значений. На этот раз процент показывает, сколько из четырнадцати столбцов таблицы содержат нули, округленные до двух знаков после запятой.

В сегодняшнем блоге мы узнали, как запрашивать отсутствующие значения в таблице или таблицах. В блоге на следующей неделе будет представлен более общий подход с использованием хранимой процедуры. А пока вот запрос к SQL Server, чтобы подогреть ваш аппетит. Он извлекает метаданные столбца из таблицы INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS, чтобы генерировать запросы для каждой таблицы:

Приведенный выше запрос вернет список выбранных запросов.Затем мы можем скопировать и вставить их в редактор запросов Navicat с «объединением» между выборками, чтобы найти недостающие значения в каждой таблице в базе данных!

Таблицы частот

с использованием PROC FREQ - SAS Tutorials

Напомним, что в нашем примере набора данных переменная Состояние является номинальной категориальной переменной (представляющей, является ли студент студентом в штате или из другого штата), а переменная Rank является порядковой категориальной переменной (представляющей классный чин студента).

  • Категории номинальной категориальной переменной не имеют внутреннего порядка.
  • Категории порядковой категориальной переменной можно упорядочить осмысленным образом.

Напомним также, что State - это строковая переменная, а Rank - числовая переменная. Это просто означает, что наблюдения для Rank были записаны в виде чисел (с метками значений, примененными позже), в то время как наблюдения для State были записаны как символы (строки). Этот пример покажет, что PROC FREQ работает для обоих типов переменных.

Постановка проблемы

Создайте частотные таблицы для переменных State и Rank .

Синтаксис

  PROC FREQ DATA = образец;
    ТАБЛИЦА Государственный ранг;
БЕГ;  

Выход

PROC FREQ создает одну частотную таблицу для каждой переменной. Каждая частотная таблица содержит четыре столбца сводных показателей:

  • Столбец Частота показывает, сколько наблюдений попало в данную категорию.
  • Столбец процентов показывает процент наблюдений в этой категории от всех неотмеченных наблюдений.
  • Кумулятивная частота Столбец - это количество наблюдений в выборке, которые были учтены до текущей строки включительно. Его можно вычислить, сложив все числа в столбце «Частота» выше и включая текущую строку.
  • Столбец Совокупный процент - это доля выборки, которая учитывалась до этой строки включительно.Его можно вычислить, сложив все числа в столбце Percent до текущей строки.

Если есть случаи с пропущенными значениями для переменной, количество пропущенных значений указано под таблицей.

Если вы не укажете опцию ORDER в операторе PROC FREQ, таблица частот будет отсортирована по значениям категорий. Это означает, что для строковых переменных категории будут упорядочены в алфавитном порядке, а для числовых переменных категории будут упорядочены от наименьшего до наибольшего числового кода.


Описание проблемы

Создайте частотные таблицы для переменных State и Rank , используя опцию NLEVELS.

Синтаксис

  PROC FREQ DATA = образец NLEVELS;
    ТАБЛИЦА Государственный ранг;
БЕГ;  

Выход

Обратите внимание, что в дополнение к двум таблицам из предыдущего примера опция NLEVELS создает дополнительную таблицу в верхней части вывода, определяющую количество категорий для каждой переменной.

SQL JOIN упрощают поиск и исправление недостающих данных

Многих сбивают с толку различные операции JOIN, поддерживаемые SQL. Научитесь работать с командной строкой SQL с помощью этого ускоренного курса по синтаксису JOIN.


В ответ на предыдущие уроки SQL члены TechRepublic, в том числе Майкл М. и Джейсон П. , разместили комментарии с просьбой дать базовое объяснение типов JOIN, доступных в SQL.

Если вы используете командную строку SQL для поиска записей в таблицах, вы обнаружите, что JOIN может быть лучшим инструментом для поиска нужной информации. На этой неделе я объясню основные типы JOIN и то, как они работают.

ВНУТРЕННИЕ СОЕДИНЕНИЯ: только сопоставление записей
В декабрьском 2001 г. «Еще один ускоренный курс по SQL» я показал вам один способ извлечения информации из двух таблиц в одном операторе. В большинстве реализаций SQL вы извлекаете информацию из двух таблиц с помощью команды SELECT в следующей форме:
SELECT table1.column1, table1.column2,
table2.column1, table2.column2
FROM table1, table2
WHERE table1.keyfield = table2.keyfield

Когда вы выполняете такой оператор, SQL создает новую таблицу - набор записей результатов - на основе содержимое таблиц table1 и table2. Вы указываете, какие поля из двух таблиц вы хотите видеть в результатах. Но сколько строк (записей) будет содержать новая таблица?

Ответ зависит от предложения WHERE. В этом примере оператора условие (table1.keyfield = table2.keyfield) указывает SQL найти записи в обеих таблицах, которые содержат совпадающие значения в столбце с именем keyfield. Если одна из таблиц содержит потерянные записи, для которых нет соответствующей записи с совпадающим значением в другой таблице, эти записи игнорируются.

Чтобы проиллюстрировать это поведение, рассмотрим две таблицы, показанные на рис. A .


Рисунок A
Мы будем использовать эти две таблицы, чтобы продемонстрировать, как JOIN влияет на ваши запросы.

Обратите внимание, что таблица Donors содержит пять записей, каждая из которых представляет отдельного человека. Таблица DonationRecords содержит записи в столбце DonorID для Джеффа (DonorID 1), Kim (DonorID 2) и Angela (Donor ID3), а также три записи для тех, чей DonorID равен 6.

Теперь подумайте, что происходит, когда вы выполните следующую команду SQL:
SELECT Donors.DonorID, Donors.Donorname,
ПожертвованиеRecords.DonationAmt
ОТ Жертвователей, DonationRecords
ГДЕ Доноры.DonorID = DonationRecords.DonorID

На рисунке B показаны результаты этого запроса. Обратите внимание: поскольку предложение WHERE указывает, что записи в полях DonorID должны совпадать, чтобы записи попали в набор записей, записи о пожертвовании для человека, у которого DonorID равен 6, игнорируются.


Рисунок B. Таблица DonationRecords.Однако этот пример взят из реального случая, когда мой клиент ожидал, что я уберу грязные или отсутствующие данные. В этом случае я проверил документы в файле пожертвований, чтобы определить, чье имя должно быть связано с DonorID 6. Когда я понял это, я ввел это имя в таблицу Donors.

Версия запроса INNER JOIN
Этот тип запроса, в котором результаты содержат только записи, содержащие совпадающие значения в обеих таблицах, известен как INNER JOIN. Чтобы использовать синтаксис INNER JOIN, вы должны переписать запрос следующим образом:
SELECT Donors.DonorID, Donors.Donorname.
ПожертвованиеRecords.DonationAmt
ОТ Доноров ВНУТРЕННЕЕ ПРИСОЕДИНЕНИЕ DonationRecords
ON Donors.DonorID = DonationRecords.DonorID;

Фраза FROM Donors INNER JOIN DonationRecords ON указывает SQL на поиск совпадающих записей между двумя таблицами на основе выражения, следующего за ключевым словом ON. Это выражение очень похоже на выражение, которое я использовал в предложении WHERE в первом примере.

Поскольку есть два способа выполнить один и тот же запрос, какой из них следует использовать? Ответ зависит от версии SQL, которую вы используете.В некоторых случаях синтаксис INNER JOIN обеспечивает более эффективную обработку.

ЛЕВОЕ СОЕДИНЕНИЕ: совпадающие записи плюс сироты слева
Так чем же ЛЕВОЕ СОЕДИНЕНИЕ отличается от ВНУТРЕННЕГО СОЕДИНЕНИЯ? Когда вы выполняете запрос с использованием синтаксиса LEFT JOIN, SQL выполняет две вещи:

  • Он возвращает все записи из обеих таблиц, которые содержат совпадающие значения, как определено в предложении ON.
  • Он также возвращает все записи из таблицы с левой стороны ключевых слов FROM… LEFT JOIN, даже если в таблице справа нет соответствующих значений.

В этом примере LEFT JOIN отвечает на следующий бизнес-вопрос: есть ли в нашем списке спонсоров кто-нибудь, кто еще не сделал пожертвование?

Чтобы проиллюстрировать, как работает LEFT JOIN, давайте просто изменим INNER JOIN на LEFT JOIN в нашем исходном операторе SELECT, например:
SELECT Donors.DonorID, Donors.Donorname.
ПожертвованиеRecords.DonationAmt
ОТ Доноров ВЫШЛИ ПРИСОЕДИНЯТЬСЯ DonationRecords
ON Donors.DonorID = DonationRecords.DonorID;

При выполнении этого оператора вы получите результаты, подобные показанным на рис. C .Поскольку таблица Donors была упомянута первой - следовательно, на слева конструкции FROM… ON - LEFT JOIN вернул записи для Мэри и Шоны, идентификаторы доноров 4 и 5, соответственно, даже если в таблице DonationRecords нет соответствующих записей. .


Рисунок C
Когда мы выполнили LEFT JOIN, запрос вернул все значения из таблицы Donors (та, что слева), даже если не было соответствующего запись в таблице DonationRecords.

ПРАВИЛЬНОЕ СОЕДИНЕНИЕ: сопоставление записей плюс сироты справа
Когда вы выполняете запрос с использованием синтаксиса RIGHT JOIN, SQL выполняет две вещи:

  • Он возвращает все записи из обеих таблиц, которые содержат совпадающие значения, как определено предложением ON.
  • Он также возвращает все записи из таблицы с правой стороны ключевых слов FROM… RIGHT JOIN, даже если в таблице слева нет совпадающих значений.

Давайте проиллюстрируем, как работает RIGHT JOIN, изменив LEFT JOIN на RIGHT JOIN в нашем примере оператора SELECT:
SELECT Donors.DonorID, Donors.Donorname.
ПожертвованиеRecords.DonationAmt
ОТ Доноров ПРАВО ПРИСОЕДИНИТЬСЯ DonationRecords
ON Donors. DonorID = DonationRecords.DonorID;

Этот оператор дает результаты, подобные показанным на Рисунок D . Поскольку таблица DonationRecords была упомянута второй - справа конструкции FROM… ON - RIGHT JOIN вернул записи для DonorID 6, даже если в таблице Donors нет соответствующей записи для кого-то с этим идентификационным номером.


Рисунок D
Запрос RIGHT JOIN возвращает все значения из таблицы DonationRecords. Значения в кружке взяты из записей, для которых нет соответствующей записи в таблице доноров.

Хотя существуют и другие типы JOIN, поддерживаемые различными разновидностями SQL, большинство реализаций SQL поддерживают конструкции INNER JOIN, LEFT JOIN и RIGHT JOIN. Как только вы выясните, как работают эти три запроса, они могут стать очень полезными инструментами для поиска и исправления потерянных записей (или других грязных данных) в ваших таблицах.


Присоединяйтесь к обсуждению
Чтобы прокомментировать эту статью или поделиться своими любимыми советами по SQL, начните обсуждение ниже или напишите Джеффу.


Отсутствующие значения в SPSS - Краткое введение

сообщить об этом объявлении Рубен Герт ван ден Берг в разделе "Основы"

Что такое «отсутствующие значения» в SPSS?

В SPSS «отсутствующие значения» могут относиться к двум вещам:

  • Системные пропущенные значения - это значения, которые полностью отсутствуют в данных.Они отображаются в виде точек в окне просмотра данных.
  • Пользовательские пропущенные значения - это значения, которые невидимы при анализе или редактировании данных. Пользователь SPSS указывает, какие значения, если они есть, должны быть исключены.

Этот учебник проведет вас через оба варианта. Мы будем использовать bank.sav, частично показанный ниже. Вы получите максимальную отдачу от этого руководства, если попробуете на себе примеры после загрузки и открытия этого файла.

Система SPSS Отсутствуют значения

Системные пропущенные значения - это значения, которые полностью отсутствуют в данных
.Системные пропущенные значения показаны точками в окне просмотра данных, как показано ниже.

Системные пропущенные значения обнаруживаются только в числовых переменных. Строковые переменные не имеют системных пропущенных значений. Данные могут содержать системные пропущенные значения по нескольким причинам :

  • некоторым респондентам не задавали некоторые вопросы из-за маршрутизации анкеты;
  • респондент пропустил несколько вопросов;
  • что-то пошло не так при преобразовании или редактировании данных;
  • некоторые значения не были записаны из-за отказа оборудования .

В некоторых случаях системные пропущенные значения имеют смысл. Например, скажем, я спрашиваю "У тебя есть машина?" и кто-то отвечает « нет ». Что ж, тогда мое программное обеспечение для опросов должно пропустить следующий вопрос: "какого цвета твоя машина?" В данных мы, вероятно, увидим системные пропущенные значения цвета для всех, кто владеет автомобилем , а не . Эти пропущенные значения имеют смысл.
Однако в других случаях может быть непонятно, почему в ваших данных отсутствуют системные ошибки. Что-то могло пойти не так, а могло и нет.Поэтому вам следует попробовать узнать , почему некоторые значения отсутствуют в системе особенно если их много.
Итак, как обнаружить и обработать недостающие значения в ваших данных? Мы вернемся к этому после того, как рассмотрим второй тип пропущенных значений.

Пользовательские пропущенные значения SPSS

Пользовательские пропущенные значения - это значения, которые исключаются
при анализе или редактировании данных. «Пользователь» в пропавшем пользователе относится к пользователю SPSS. Эй, это ты! Итак, вы , которым может потребоваться установить некоторые значения, поскольку пользователь отсутствует.Итак, какие - если какие - значения следует исключить? Вкратце,

  • для категориальных переменных такие ответы, как «не знаю» или «нет ответа», обычно исключаются из анализа.
  • Для метрических переменных маловероятные значения - время реакции 50 мс или месячная зарплата 9 999 999 евро - обычно устанавливаются как отсутствующие для пользователя.

Для bank.sav пользовательские пропущенные значения еще не заданы, что можно увидеть в представлении переменных.

Давайте теперь посмотрим, следует ли устанавливать какие-либо значения как отсутствующие для пользователя и как это сделать.

Пользовательские пропущенные значения для категориальных переменных

Быстрый способ проверки категориальных переменных - это отображение частотных распределений и соответствующих гистограмм. Убедитесь, что в выходных таблицах отображаются как значения, так и метки значений. Самый простой способ сделать это - выполнить приведенный ниже синтаксис.

* Показывать значения и метки значений в последующем выводе.

задайте номера обоих.

* Таблица основных частот для q1.

частот от q1 до q9.

Результат

Во-первых, обратите внимание, что q1 - это порядковая переменная: более высокие значения указывают на более высокие уровни согласия. Однако это не относится к 11: «Нет ответа» не означает, что не означает большее согласие, чем 10 - «Полностью согласен». Следовательно, только значения от 1 до 10 составляют порядковую переменную, а 11 следует исключить.
Приведенный ниже синтаксис показывает правильный способ сделать это.

* Установить 11 как пользовательское пропущенное значение для q1.

отсутствующих значений от q1 до q9 (11).

* Перезапустите таблицу частот.

частот от q1 до q9.

Результат

Обратите внимание, что теперь среди пропущенных значений отображается 11. Это происходит 6 раз в q1, а также 14 системных пропущенных значений. В представлении переменных мы также видим, что 11 установлено как пользовательское пропущенное значение для q1 - q9.

Пользователь Отсутствуют значения для метрических переменных

Правильный способ проверки метрических переменных - это прогнать по ним гистограммы. Синтаксис ниже показывает самый простой способ сделать это.

* Запускать основную гистограмму по рабочим часам в неделю.

частот
/ формат примечателен
/ гистограмма.

Результат

Некоторые респонденты сообщают, что работают более 150 часов в неделю. Возможно, это их месячные, а не еженедельные часы. В любом случае такие значения не заслуживают доверия. Поэтому мы установим все значения 50 часов в неделю или более как «пропавших без вести». После этого распределение остальных значений выглядит правдоподобным.

* Установите 50 часов в неделю или больше, если пользователь пропал.

отсутствующих значений в часах (с 50 по привет).

* Повторить гистограмму.

частот
/ формат примечателен
/ гистограмма.

Проверка отсутствующих значений для переменной

Сверхбыстрый способ проверить (системные и пользовательские) отсутствующие значения для каждой переменной - запустить базовую таблицу DESCRIPTIVES. Перед этим убедитесь, что у вас не включены ВЕС или ФИЛЬТР. Вы можете проверить это, запустив ПОКАЗАТЬ ВЕСОВЫЙ ФИЛЬТР N.Также обратите внимание, что в этих данных 464 случая. Итак, давайте теперь проверим описательную статистику.

* Проверить недостающие значения для каждой переменной.

описаний с q1 по q9.

* Примечание: (464 - N) = количество пропущенных значений.

Результат

Столбец N показывает количество не пропущенных значений для каждой переменной. Поскольку всего у нас 464 случая, (464 - N) - это количество пропущенных значений для каждой переменной. Если какие-либо переменные имеют высокий процент отсутствия, вы можете исключить их, особенно, из многомерного анализа.
Важно отметить, что Действительное N (по списку) = 309 . Это случаи без каких-либо пропущенных значений для всех переменных в этой таблице. Некоторые процедуры будут использовать только те 309 случаев, известные как исключение по списку пропущенных значений в SPSS.
Заключение: ни одна из наших переменных - столбцов ячеек в представлении данных - не имеет большого процента пропусков. Давайте теперь посмотрим, есть ли в каких-либо случаях - строках ячеек в просмотре данных - много пропущенных значений.

Проверка недостающих значений по делу

Чтобы проверить, есть ли в каких-либо случаях много пропущенных значений, мы создадим новую переменную.Эта переменная содержит количество пропущенных значений по набору переменных, которые мы хотим проанализировать вместе. В приведенном ниже примере это будет от q1 до q9.
Мы будем использовать короткое и простое имя переменной: mis_1 подойдет. Просто убедитесь, что вы добавили описание того, что в нем - количество отсутствующих ... - в качестве метки переменной.

* Создать новую переменную, содержащую количество пропущенных значений от q1 до q9.

count mis_1 = q1 to q9 (отсутствует).

* Установить описание mis_1 как метку переменной.

метки переменных mis_1 'Отсутствующие значения от q1 до q9'.

* Проверьте недостающие значения частотного распределения.

частот mis_1.

Результат

В этой таблице 0 означает ноль пропущенных значений от q1 до q9. Это справедливо для 309 случая. Это Действительный N (по списку) , который мы видели в таблице описаний ранее.
Также обратите внимание, что в 1 случае 8 пропущенных значений из 9 переменных. Мы можем сомневаться, серьезно ли респондент заполнил анкету.Возможно, нам лучше исключить его из анализов за q1-q9. Правильный способ сделать это - использовать ФИЛЬТР.

Анализ данных SPSS с отсутствующими значениями

Так как же SPSS анализирует данные, если они содержат пропущенные значения? Что ж, в большинстве ситуаций SPSS выполняет каждый анализ по всем случаям, которые он может использовать для этого. Правильно, сейчас в наших данных 464 случая. Однако большинство анализов не могут использовать все 464, потому что некоторые могут выпадать из-за пропущенных значений. Какие случаи выпадают, зависит от того, какой анализ мы проводим по каким переменным.
Следовательно, важная передовая практика - всегда проверяйте, сколько случаев на самом деле используется
для каждого выполняемого вами анализа. Это не всегда то, чего можно было ожидать. Давайте сначала посмотрим на парное исключение пропущенных значений.

Попарное исключение отсутствующих значений

Давайте проверим все корреляции (Пирсона) между q1 и q9. Самый простой способ сделать это - просто запустить корреляции q1 к q9. Если мы это сделаем, мы получим таблицу, показанную ниже.

Обратите внимание, что каждая корреляция основана на разном количестве наблюдений.Точнее, каждая корреляция между парой переменных использует все случаи, имеющие допустимые значения для этих двух переменных. Это известно как попарное исключение пропущенных значений. Обратите внимание, что большинство корреляций основано на 410–440 случаях.

Исключение пропущенных значений по списку

Давайте теперь повторно запустим те же корреляции после добавления строки в наш минимальный синтаксис: корреляции q1 к q9
/ отсутствует по списку. После его запуска мы получаем меньшую матрицу корреляции, как показано ниже.Он больше не включает количество наблюдений на корреляцию.

Каждая корреляция основана на тех же 309 случаях, по списку N . Это случаи без пропущенных значений на всех переменных в таблице: от q1 до q9. Это известно как исключение по списку пропущенных значений.
Очевидно, что при исключении по списку часто используется гораздо меньше случаев, чем при попарном исключении. Вот почему мы часто рекомендуем последнее: мы хотим использовать как можно больше кейсов.Однако, если присутствует много пропущенных значений, попарное исключение может вызвать вычислительные проблемы. В любом случае убедитесь, что вы узнайте, использует ли ваш анализ
списковое или попарное исключение пропущенных значений. По умолчанию регрессионный и факторный анализ используют исключение по списку, и в большинстве случаев это , а не , что вы хотите.

Исключить анализ отсутствующих значений путем анализа

Анализ того, связаны ли 2 переменные, называется двумерным анализом. При этом SPSS может использовать только случаи, имеющие допустимые значения для обеих переменных.Имеет смысл, правда?
Теперь, если вы запускаете несколько двумерных анализов за один раз, вы можете исключить случаи анализ анализом : каждый отдельный анализ использует все варианты, которые он может. В разных анализах могут использоваться разные подмножества случаев.
Если вы этого не хотите, вы можете вместо этого часто выбирать исключение по списку : каждый анализ использует только наблюдения без пропущенных значений для всех переменных для всех анализов . Рисунок ниже иллюстрирует это для ANOVA.

В тестах на q1 и education используются все случаи, имеющие допустимые значения для q1 и education, независимо от значений q2 - q4.
Во всех тестах используются только варианты без пропущенных значений от q1 до q4 и education.

Обычно мы хотим использовать как можно больше наблюдений для каждого анализа. Поэтому мы предпочитаем исключать анализ случаев путем анализа. Но что бы вы ни выбрали, убедитесь, что вы знать, сколько случаев используется для каждого анализа. Так что внимательно проверяйте свой вывод. Тест Колмогорова-Смирнова особенно сложен в этом отношении: по умолчанию один вариант исключает анализ случаев путем анализа, а другой использует исключение по списку.

Редактирование данных с отсутствующими значениями

Редактировать данные с пропущенными значениями может быть сложно.В этом случае разные команды и функции действуют по-разному. Даже такая простая вещь, как вычислительные средства в SPSS, может пойти не так, если вы об этом не знаете.
Синтаксис ниже показывает 3 способа, с которыми мы иногда сталкиваемся. Однако с отсутствующими значениями 2 из них дают неверных результатов .

* Правильный способ вычисления среднего.
вычислить mean_a = mean (от q1 до q9).

* Вычислить среднее - неверно 1.
вычислить mean_b = (q1 + q2 + q3 + q4 + q5 + q6 + q7 + q8 + q9) / 9.

* Вычислить среднее - неверно 2.
вычислить среднее_с = сумма (от q1 до q9) / 9.

* Проверить результаты.
дескриптивное значение mean_a to mean_c.

Результат

Заключительные записи

В реальных данных часто встречаются пропущенные значения. Обычно они не вызывают особых проблем при анализе или редактировании данных, но в некоторых случаях это так. Если недостаток ограничен, часто бывает достаточно немного дополнительной осторожности. Дважды проверьте свои результаты и знайте, что вы делаете.

Спасибо за чтение.

Работа с отсутствующими данными. Практически все наборы данных из реального мира… | Дэн Бердикулов

Фото Карлоса Музы на Unsplash

Практически во всех реальных наборах данных отсутствуют значения, и это не просто незначительная неприятность, это серьезная проблема, которую мы должны учитывать. Отсутствие данных - серьезная проблема, и, к сожалению, нет лучшего способа ее решить. В этой статье я постараюсь объяснить самые распространенные и проверенные временем методы.

Чтобы понять, как поступать с отсутствующими данными, вам необходимо понять, какие типы отсутствующих данных существуют, может быть трудно понять их различия, но я настоятельно рекомендую вам прочитать мой предыдущий пост, где я пытался объяснить отсутствующие типы значений как можно проще.

Отсутствующие данные могут поступать по-разному, это может быть пустая строка, это может быть NA, N / A, None, -1 или 999. Лучший способ подготовиться к работе с отсутствующими значениями - это понять данные у вас есть: понять, как представлены отсутствующие значения, как были собраны данные, где отсутствующие значения не должны быть и где они используются специально для обозначения отсутствия данных.Знание предметной области и понимание данных являются наиболее важными факторами для успешной работы с недостающими данными, более того, эти факторы являются наиболее важными в любой части проекта по науке о данных.

С данными, которые отсутствуют случайно (MCAR), мы можем отбросить отсутствующие значения при их появлении, но с данными, которые отсутствуют случайно (MAR) и отсутствуют не случайно (MNAR), это потенциально может внести смещение в модель. Более того, отбрасывание значений MCAR сначала может показаться безопасным, но, тем не менее, отбрасывая выборки, мы уменьшаем размер набора данных.Всегда лучше сохранить значения, чем отбрасывать их, в конце концов, объем данных играет очень важную роль в проекте по науке о данных и его результатах.

Для ясности представим, что мы хотим спрогнозировать цену автомобиля с учетом некоторых характеристик. И, конечно же, в данных есть пропущенные значения. Данные могут выглядеть как в таблице, показанной ниже. В каждом методе, описанном ниже, я буду ссылаться на эту таблицу для более ясного объяснения.

  • Удаление по списку.
    Если в какой-либо переменной в наборе данных отсутствуют значения MCAR и количество пропущенных значений не очень велико, вы можете отбросить отсутствующие записи, то есть удалить все данные для конкретного наблюдения, если интересующая переменная отсутствует.
    Глядя на таблицу, проиллюстрированную выше, если бы мы хотели иметь дело со всеми переменными NaN в наборе данных, мы бы отбросили первые три строки набора данных, потому что каждая из строк содержит по крайней мере одно значение NaN. Если бы мы хотели иметь дело только с переменной пробега, мы бы отбросили вторую и третью строки набора данных, потому что в этих строках в столбце пробега отсутствуют записи.
  • Переменная падения.
    Бывают ситуации, когда в переменной много пропущенных значений, в этом случае, если переменная не является очень важным предиктором для целевой переменной, переменную можно полностью отбросить. Как показывает практика, когда данные теряются для 60–70 процентов переменной, следует рассмотреть возможность удаления переменной.
    Глядя на нашу таблицу, мы могли бы подумать об удалении столбца пробега, потому что 50 процентов данных отсутствует, но поскольку оно меньше, чем эмпирическое правило, а пробег - это значение MAR (это обсуждалось в предыдущей статье о типах недостающих значений) и один из самых важных предикторов цены автомобиля, было бы плохим выбором отказаться от этой переменной.
  • Кодирование отсутствующих переменных в непрерывных элементах.
    Когда переменная имеет положительный характер, кодирование отсутствующих записей как -1 хорошо работает для моделей на основе дерева. Модели на основе деревьев могут учитывать отсутствие данных с помощью закодированных переменных.
    В нашем случае столбец пробега был бы нашим выбором для кодирования отсутствующих записей. Если бы мы использовали древовидные модели (Random Forest, Boosting), мы могли бы кодировать значения NaN как -1.
  • Кодирование отсутствующей записи как другого уровня категориальной переменной.
    Этот метод также лучше всего работает с древовидными моделями. Здесь мы изменяем отсутствующие записи в категориальной переменной как другой уровень. Опять же, древовидные модели могут учитывать недостающие значения с помощью нового уровня, который представляет отсутствующие значения. Функция
    Color является идеальным кандидатом для этого метода кодирования. Мы могли бы закодировать значения NaN как «другие», и это решение будет учтено при обучении модели.
  • Среднее / Медианное / Модельное вменение.
    С помощью этого метода мы вменяем недостающие значения среднему или медианному значению некоторой переменной, если оно непрерывно, и мы вменяем режим, если переменная категориальна.Этот метод быстрый, но уменьшает разброс данных. Столбец
    Пробег в нашей таблице может быть условно исчислен через среднее или медианное значение, а столбец цвета может быть условно исчислен с использованием его режима, т.е. наиболее часто встречающегося уровня.
  • Прогностические модели для вменения данных.
    Этот метод может быть очень эффективным, если его правильно спроектировать. Идея этого метода заключается в том, что мы прогнозируем значение отсутствующей записи с помощью других функций в наборе данных. Наиболее распространенными алгоритмами прогнозирования для вменения являются линейная регрессия и K-ближайшие соседи.
    Учитывая приведенную выше таблицу, мы можем предсказать недостающие значения в столбце пробега, используя переменные цвета, года и модели. Использование целевой переменной, то есть столбца цены, в качестве предиктора - не лучший выбор, поскольку мы теряем данные для будущих моделей. Если мы исчислим недостающие записи в милях с использованием столбца цен, информация из столбца цен будет просочена в столбец миль.
  • Множественное вменение.
    При множественном вменении вместо вменения одного значения для каждой отсутствующей записи мы помещаем туда набор значений, которые содержат естественную изменчивость. В этом методе также используются методы прогнозирования, но несколько раз, для создания разных вмененных наборов данных. После этого созданные наборы данных анализируются и создается единственный лучший набор данных. Это очень предпочтительный метод для вменения данных, но он довольно сложен, вы можете прочитать о нем здесь.

Маскировка и отсутствующие значения - Astropy v4.2

Пакет astropy.table обеспечивает поддержку маскирования и пропущенных значений в table с помощью пакета маскированных массивов numpy.ma для определения замаскированных столбцов и за счет поддержки столбцов Mixin, обеспечивающих маскировку.Это позволяет обработка таблиц с отсутствующими или недопустимыми записями во многом так же, как и для стандартные (немаскированные) таблицы. Полезно ознакомиться с маскированным массивом документация при использовании замаскированных таблиц в astropy.table .

Вкратце, концепция состоит в том, чтобы определить логическую маску, которая отражает структура массива данных столбца. Везде, где значение маски Истинно , соответствующая запись считается отсутствующей или недействительной. Операции, включающие доступ к столбцам или строкам и нарезки, не изменились.Ключевое отличие состоит в том, что арифметические операции или операции сокращения, связанные с столбцы или срезы столбцов следуют правилам операций на замаскированных массивах.

Важно

Изменения в астропии 4,0

В астропии 4.0 поведение маскированных таблиц было изменено таким образом, что может повлиять на функциональность программы. См. Подробности в разделе «Изменение маскировки в астропии 4.0».

Примечание

Операции сокращения, такие как numpy.sum или numpy.значит следовать соглашение об игнорировании замаскированных (недопустимых) значений. Это отличается от поведение числа с плавающей запятой NaN , для которого сумма массив, включающий один или несколько NaN , приведет к NaN .

См. Эту страницу для получения информации о NumPy. Предложения по усовершенствованию 24, 25 и 26.

Создание таблицы

Маскированная таблица может быть создана несколькими способами:

Создание таблицы с одним или несколькими столбцами в качестве объекта MaskedColumn

 >>> из астропии.импорт таблицы Table, Column, MaskedColumn
>>> a = MaskedColumn ([1, 2], name = 'a', mask = [False, True], dtype = 'i4')
>>> b = Столбец ([3, 4], name = 'b', dtype = 'i8')
>>> Таблица ([a, b])
<Длина таблицы = 2>
  а б
int32 int64
----- -----
    1 3
   - 4
 

MaskedColumn - это замаскированный аналог класса Column и предоставляет интерфейс для создания и управления столбцом замаскированные данные. Класс MaskedColumn наследуется от число.ma.MaskedArray , в отличие от столбца , который наследуется от numpy.ndarray . Это различие является основной причиной того, что разные классы для этих двух случаев.

Обратите внимание, что замаскированные записи в выводе таблицы показаны как - .

Создайте таблицу с одним или несколькими столбцами в виде массива MaskedArray `` numpy ''

 >>> импортировать numpy как np
>>> a = np.ma.array ([1, 2])
>>> b = [3, 4]
>>> t = Таблица ([a, b], names = ('a', 'b'))
 

Создайте таблицу из данных списка, содержащих `numpy.ma.masked`

Вы можете использовать константу numpy.ma.masked , чтобы указать замаскированные или недопустимые данные:

 >>> a = [1.0, np.ma.masked]
>>> b = [np.ma.masked, 'val']
>>> Таблица ([a, b], names = ('a', 'b'))
<Длина таблицы = 2>
  а б
float64 str3
------- ----
    1.0 -
    - вал
 

Инициализация из списков со встроенными элементами numpy.ma.masked значительно медленнее, чем использование numpy.ma.array или MaskedColumn напрямую, поэтому, если производительность Вы должны использовать последние методы, если это возможно.

Добавить объект MaskedColumn в существующую таблицу

 >>> t = Таблица ([[1, 2]], names = ['a'])
>>> b = MaskedColumn ([3, 4], маска = [True, False])
>>> t ['b'] = b
 

Добавить новую строку в существующую таблицу и указать аргумент маски

 >>> a = Столбец ([1, 2], name = 'a')
>>> b = Столбец ([3, 4], name = 'b')
>>> t = Таблица ([a, b])
>>> t.add_row ([3, 6], маска = [Истина, Ложь])
 

Создайте новый объект таблицы и укажите masked = True

Если masked = True предоставляется при создании таблицы, то каждый столбец будет будет создан как MaskedColumn , и новые столбцы всегда будут добавляться как MaskedColumn .

 >>> Таблица ([(1, 2), (3, 4)], names = ('a', 'b'), masked = True, dtype = ('i4', 'i8'))
<Таблица замаскирована = Истинная длина = 2>
  а б
int32 int64
----- -----
    1 3
    2 4
 

Обратите внимание на атрибуты таблицы mask и fill_value , которые доступен для замаскированного стола.

Преобразование существующей таблицы в замаскированную таблицу

 >>> t = Table ([[1, 2], ['x', 'y']]) # стандартная (немаскированная) таблица
>>> t = Table (t, masked = True, copy = False) # преобразовать в маскированную таблицу
 

Эта операция преобразует каждый столбец в MaskedColumn и гарантирует, что любой добавленные впоследствии столбцы маскируются.

Доступ к столу

Почти все стандартные методы доступа и изменения данных столбцы, строки и отдельные элементы также применяются к замаскированным таблицам.

Есть два незначительных отличия для объекта Row , который получается индексирование одной строки таблицы:

  • Для стандартных таблиц две такие строки можно сравнить на равенство, но в замаскированных таблицах это сравнение вызовет исключение.

Оба эти различия связаны с проблемами в основном число.Реализация ma.MaskedArray .

Маскировка и заливка

Классы Table и MaskedColumn предоставляют атрибуты и методы для поддержка управления таблицами с отсутствующими или недопустимыми данными.

Маска

Маску столбца можно просмотреть и изменить с помощью атрибута маски :

 >>> t = Таблица ([(1, 2), (3, 4)], names = ('a', 'b'), masked = True)
>>> t ['a']. mask = [False, True] # Изменить маску столбца (логический массив)
>>> t ['b'].mask = [True, False] # Изменить маску столбца (логический массив)
>>> print (t)
 а б
--- ---
  1 -
 - 4
 

Маскированные записи отображаются как - при печати таблицы. Ты можешь просматривать маску напрямую, либо на уровне столбца, либо на уровне таблицы:

 >>> t ['a']. Mask
array ([False, True] ...)

>>> t.mask
<Длина таблицы = 2>
  а б
 bool bool
----- -----
False true
 Верно Неверно
 

Чтобы получить индексы замаскированных элементов, используйте выражение вида:

 >>> т ['а'].mask.nonzero () [0]
массив ([1])
 

Начинка

Записи, которые замаскированы (т.е. отсутствуют или недействительны), могут быть заменены с указанными значениями заливки. В этом случае MaskedColumn или masked Таблица будет преобразована в стандартный Столбец или таблицу. Каждый столбец в замаскированной таблице имеет атрибут fill_value , который указывает значение заполнения по умолчанию для этого столбца. Выполнить фактическую замену операция вызывается методом fill () .Это требует необязательного аргумент, который может переопределить столбец по умолчанию fill_value атрибут.

 >>> t ['a']. Fill_value = -99
>>> t ['b']. fill_value = 33

>>> print (t.filled ())
 а б
--- ---
  1 33
-99 4

>>> print (t ['a']. fill ())
 а
---
  1
-99

>>> print (t ['a'].  fill (999))
 а
---
  1
999

>>> print (t.filled (1000))
 а б
---- ----
   1 1000
1000 4
 

Изменение маскировки в астропии

4,0

В астропия 4.0 в поведение Таблица было внесено изменение, которое влияет на обработку замаскированных столбцов.

До 4.0, чтобы включить один или несколько столбцов MaskedColumn в таблицу, требовалось, чтобы каждый столбец был замаскирован, даже те, у которых нет пропавших замаскированные данные. Это было пережитком оригинальной реализации Таблица который использовал структурированный массив numpy в качестве базового контейнера для данные столбца. С астропия 1.0, объект Table является упорядоченным словарем столбцов (детали реализации таблицы) и нет требований чтобы типы столбцов были однородными.

Начиная с 4.0, таблица может содержать столбец и MaskedColumn столбцы, и по умолчанию тип столбца определяется исключительно данными для каждый столбец.

Подробности этого изменения обсуждаются в разделах ниже.

Примечание

Для большинства приложений, даже с замаскированными данными столбцов, теперь мы рекомендуем с использованием поведения по умолчанию Таблица , которое допускает разнородные типы столбцов.Это подразумевает создание таблиц без с указанием замаскированного ключевого слова . аргумент.

Значение

замаскировано Атрибут таблицы

Объект Таблица имеет замаскированный атрибут , который определяет таблицу поведение при добавлении нового столбца:

  • masked = True : столбцы без примесей или данные всегда преобразуются в MaskedColumn , и столбцы mixin имеют атрибут mask , добавленный, если необходимый.

  • masked = False : каждый столбец добавляется в зависимости от типа или содержимого данные.

Поведение, связанное с замаскированным атрибутом , не изменилось в версия 4.0. Что изменилось, так это то, что начиная с 4.0 и далее таблица с masked = False может содержать MaskedColumn столбцов.

Важно понимать, что маскированный атрибут для таблицы не подразумевают, действительно ли замаскированы какие-либо данные столбца.Стол может иметь masked = True , но нет никаких замаскированных элементов ни в одном столбце таблицы. Запуск с версией 4.0 есть два свойства таблицы, которые дают более полезные информация о маскировке:

  • has_masked_columns : таблица имеет как минимум один столбец MaskedColumn . Этот не проверяет, действительно ли замаскированы какие-либо значения данных.

  • has_masked_values ​​: таблица имеет одно или несколько значений данных столбца, которые в маске.Это может быть относительно медленным для больших таблиц, так как требует проверки. значения маски каждого столбца.

Начиная с версии 4.0 термин «маскированная таблица» следует зарезервировать для узкий и менее распространенный случай таблицы, созданной с masked = True . В большинстве случаях не нужно беспокоиться о том, что за столом «замаскировано» или «разоблачено» уровень, но вместо этого сосредоточьтесь на отдельных столбцах.

Автоматическое обновление до Masked

До версии 4.0 добавление MaskedColumn или новой строки с замаскированными элементами в таблицу с masked = False установит masked = True и автоматически «Обновить» другие столбцы для маскировки.Во многих случаях это обновление другого столбцы были ненужными и раздражали.

Начиная с 4.0, новые столбцы добавляются с использованием типа столбца, который подходит для данных. Например, если добавлен маскированный массив numpy , тогда это превратится в MaskedColumn , но никакие другие столбцы не будут затронуто, и атрибут замаскированный останется как Ложь .

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *