处理缺失值的一般步骤

《数据分析基础——R语言（处理缺失值）》https://blog.csdn.net/qq_35164554/article/details/97805065?utm_source=app&app_version=4.21.1

一、用0替代数据框中的NA值

《如何在R数据帧中用零替换NA值？》

https://blog.csdn.net/CHCH998/article/details/105528282?utm_source=app&app_version=4.21.1

《R语言数据框中，用0替代NA缺失值 - yangk - 博客园》

二、删除NA值

is.na()

> x <- c(1, 2, NA, 4, NA, 5) > bad <- is.na(x)
> print(bad)
[1] FALSE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE
> x[!bad]
[1] 1 2 4 5

complete.cases()

> x <- c(1, 2, NA, 4, NA, 5) > y <- c("a", "b", NA, "d", NA, "f") > good <- complete.cases(x, y)
> good
[1] TRUE TRUE FALSE TRUE FALSE TRUE
> x[good]
[1] 1 2 4 5 > y[good]
[1] "a" "b" "d" "f"

> head(airquality)
Ozone Solar.R Wind Temp Month Day
1 41 190 7.4 67 5 1 2 36 118 8.0 72 5 2 3 12 149 12.6 74 5 3 4 18 313 11.5 62 5 4 5 NA NA 14.3 56 5 5 6 28 NA 14.9 66 5 6 > good <- complete.cases(airquality)
> head(airquality[good, ])
Ozone Solar.R Wind Temp Month Day
1 41 190 7.4 67 5 1 2 36 118 8.0 72 5 2 3 12 149 12.6 74 5 3 4 18 313 11.5 62 5 4 7 23 299 8.6 65 5 7 8 19 99 13.8 59 5 8

na.omit()

三、使用平均数、中位数、众数等替换缺失值

四、通过变量之间的相关关系填补缺失值

五、通过观察值之间的相似性填补缺失值

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R语言_缺失值NA的处理

处理缺失值的一般步骤

一、用0替代数据框中的NA值

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