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數(shù)據(jù)分析中R語言缺失值的判斷和處理方法有哪些？
2020-07-17
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R語言是一種用來進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、繪圖的解釋型語言。而我們在數(shù)據(jù)分析過程中會遇到許多缺失值，我們必須對這些缺失值進(jìn)行處理，才能更好地進(jìn)行下一步工作。今天小編跟大家分享R語言缺失值的判別和處理方法，希望對大家研究和學(xué)習(xí)R語言有幫助。

一、R語言中的缺失值NA

在R語言中通常用NA來表示缺失值，NA表示數(shù)據(jù)集中，該數(shù)據(jù)遺失、不存在。在針對具有NA的數(shù)據(jù)集進(jìn)行函數(shù)操作的時候，不會直接剔除這個NA。

二、R語言識別缺失值

NA：代表缺失值;

NaN：代表不可能的值;

Inf：代表正無窮;

-Inf：代表負(fù)無窮。

is.na()：識別缺失值;

is.nan()：識別不可能值;

is.infinite()：無窮值。

is.na()、is.nan()和is.infinte()函數(shù)的返回值示例

列表顯示缺失值：

> library(mice)

> data(sleep,package="VIM")

> md.pattern(sleep)

三、R語言探索缺失值模式

在R語言中是利用mice包中的md.pattern函數(shù)來探索缺失值模式的。

library(mice)

md.pattern(sleep)

通過上圖，我們可以看出：左邊圖能夠顯示出每個變量中含缺失值得個數(shù)，右邊圖能夠顯示出變量組合的缺失值個數(shù)

四、R語言缺失值處理

1.如果缺失數(shù)據(jù)較少時，可以直接刪除相應(yīng)樣本

刪除缺失數(shù)據(jù)樣本的前提為：缺失數(shù)據(jù)的比例較少，并且缺失數(shù)據(jù)是隨機(jī)出現(xiàn)的，這種情況下，刪除缺失數(shù)據(jù)之后對于分析結(jié)果的影響不是很大。

2.對缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行插補(bǔ)

(1)如果滿足正態(tài)分布，用平均值進(jìn)行填補(bǔ);

(2)如果偏態(tài)分布或者離群值的分，布用中位數(shù)進(jìn)行填補(bǔ)。

注意：均值或中位數(shù)來代替缺失值，其優(yōu)點(diǎn)在于不會減少樣本信息，處理簡單。但是缺點(diǎn)在于當(dāng)缺失數(shù)據(jù)不是隨機(jī)出現(xiàn)時會產(chǎn)成偏誤。

(3)多重插補(bǔ)是通過變量間關(guān)系來預(yù)測缺失數(shù)據(jù)，利用蒙特卡羅方法生成多個完整數(shù)據(jù)集，再對這些數(shù)據(jù)集分別進(jìn)行分析，最后對這些分析結(jié)果進(jìn)行匯總處理。能夠用mice包實(shí)現(xiàn)。

3.利用對缺失數(shù)據(jù)不敏感決策樹等分析方法

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