sepsis$MODS <- na_if(sepsis$MODS, NA) 错误于na_if(sepsis$MODS, NA): 没有"na_if"这个函数

在R语言中，`na_if`是一个内建的函数，用于数据清理，通常用于基础的数据框（data frame）或者向量中。当你看到这样的错误 `Error in na_if(sepsis$MODS, NA): object 'na_if' not found`，说明你在尝试调用的不是一个有效的函数，可能是以下几个原因：

1. **拼写错误**：检查一下是否正确地键入了`na_if`，有时候可能会误打成其他名称。

2. **包冲突**：如果`sepsis$MODS`来自某个特定的非标准库（比如某个自定义包），而该包并没有提供`na_if`函数，你需要先导入包含此函数的那个包。

3. **函数不在当前环境**：如果你是在某个特定环境下运行的，`na_if`可能只在这个环境中可用。确认你当前的工作空间是否包含了这个函数。

正确的用法应该是：

library(dplyr) # 如果没有安装，需要先装dplyr包
sepsis$MODS <- na_if(sepsis$MODS, is.na)

这里假设你已经安装并引入了`dplyr`包，其中包含了`na_if`函数，它会将指定位置的值替换为`NA`如果那个值原本是`NA`。

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model.all <- glm(MODS~CHD+PCT+SOFA+PLT109L+Cr+ventilation+respiratory,data = sepsis,family = binomial(link="logit"))如何删除model.all中有缺失值的行

在R中，如果你想创建一个glm（广义线性模型）并将含有缺失值的行从"data = sepsis"数据框中剔除，你可以使用`na.omit()`函数来删除包含缺失值的行，然后再构建模型。以下是步骤：

# 首先，检查sepsis数据框中哪些行有缺失值
missing_data <- is.na(sepsis[, c("MODS", "CHD", "PCT", "SOFA", "PLT109L", "Cr", "ventilation", "respiratory")])
# 然后，删除有缺失值的行
sepsis_clean <- na.omit(sepsis[!missing_data, ])

# 接着，使用干净的数据创建glm模型
model_all_clean <- glm(MODS ~ CHD + PCT + SOFA + PLT109L + Cr + ventilation + respiratory, data = sepsis_clean, family = binomial(link = "logit"))

在这个例子中，`is.na()`函数用于生成一个逻辑矩阵，标记出哪些元素是缺失的。`!missing_data`则取反，得到没有缺失值的行索引。`na.omit()`函数会根据这些索引从原始数据框中删除缺失值。

注意，在实际操作中，确保你理解了缺失值的含义以及它们可能带来的影响，因为有时缺失值可能是有意忽略的某些观察结果。

import numpy as np import pandas as pd import os import shutil from sklearn.model_selection import train_test_split def copy_files(src, dest): src_files = os.listdir(src) for file_name in src_files: full_file_name = os.path.join(src, file_name) if os.path.isfile(full_file_name): shutil.copy(full_file_name, dest) def find_sepsis_file(data_path_dir): id_nosepsis = [] id_sepsis = [] for psv in os.listdir(data_path_dir): pid = pd.read_csv(os.path.join(data_path_dir, psv), sep='|') if 1 in np.array(pid.SepsisLabel): id_sepsis.append(psv) else: id_nosepsis.append(psv) return (id_nosepsis, id_sepsis) if __name__ == "__main__": data_path_A = "E:/谷歌下载/data/training/" data_path_B = "E:/谷歌下载/data/training_setB/" data_path = "E:/谷歌下载/data/all_dataset/" copy_files(data_path_A, data_path) copy_files(data_path_B, data_path) # divide a total of 40,336 populations into septic/no-septic (2,932/37,404) patients id_nosepsis, id_sepsis = find_sepsis_file(data_path) # development dateset (34,285 patients, 2,492 septic & 31,793 non-septic) # validation dataset (6,051 patients, 440 septic & 5,611 non-septic) train_nosepsis, test_nosepsis = train_test_split(id_nosepsis, test_size=0.15, random_state=12306) train_sepsis, test_sepsis = train_test_split(id_sepsis, test_size=0.15, random_state=12306) test_set = np.append(test_nosepsis, test_sepsis) np.save("E:/谷歌下载/data/train_nosepsis.npy", train_nosepsis) np.save("E:/谷歌下载/data/train_sepsis.npy", train_sepsis) np.save("E:/谷歌下载/data/test_set.npy", test_set)

这段代码的功能是将两个数据路径（`data_path_A`和`data_path_B`）下的所有文件复制到一个目标数据路径（`data_path`）中。然后，根据是否患有败血症（sepsis）将这些文件分为两组（`id_nosepsis`和`id_sepsis`）。

接下来，使用`train_test_split`函数将无败血症和有败血症的患者分别划分为训练集和测试集。其中，无败血症的训练集为`train_nosepsis`，有败血症的训练集为`train_sepsis`。测试集由无败血症和有败血症的测试样本组成，存储在`test_set`中。

最后，使用`np.save()`函数将划分好的训练集和测试集保存为.npy文件。

总结来说，这段代码的目的是将两个数据路径下的文件复制到一个目标数据路径中，并将这些文件根据是否患有败血症进行划分，最后保存划分好的训练集和测试集。