
R語言去除缺失數(shù)據(jù)
在數(shù)據(jù)挖掘過程中,我們接觸到的數(shù)據(jù)并不總是完整的,要么缺失、不結(jié)構(gòu)化,要么嚴(yán)重的就是數(shù)據(jù)錯誤,就像生活也并不總是完美的。因為大數(shù)據(jù)的黑箱操作,那么,當(dāng)我們拿到一份或者自己獲取整理數(shù)據(jù)的時候,就要考慮數(shù)據(jù)的完整性。否則,在錯誤的數(shù)據(jù)上花費了九牛二虎之力,自己還以為做的很正確。
下面談?wù)勎以谟?a href="http://www.3lll3.cn/view/20163.html" target="_blank">R數(shù)據(jù)挖掘過程中用到的去除缺失值的常用方法,這些都是我平時也會經(jīng)常遇到會犯的錯誤:
1,比如a<-matrix(c(1,2,3,4,NA,6,7,8,9),nrow=3,ncol=3,byrow=TRUE)
complete.cases(a)
[1] TRUE FALSE TRUE
而a[complete.case(a),]則會返回去除缺失值所在行的新矩陣
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 2 3
[2,] 7 8 9
也可以用
na.omit(a),得到
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 2 3
[2,] 7 8 9
attr(,"na.action")
[1] 2
attr(,"class")
[1] "omit"
2,如果有另外一個向量b<-matrix(c(1,2,NA),nrow = 3,ncol = 1,byrow = TRUE)
b
[,1]
[1,] 1
[2,] 2
[3,] NA
complete.cases(a,b)
[1] TRUE FALSE FALSE 返回的是去除a,b的缺失值后的行,比如a是第二行缺失,b是第三行缺失,則a,b
只剩下一行;此時
a[complete.cases(a,b),] 得到
[1] 1 2 3
b[complete.cases(a,b),] 得到
[1] 1
3,用na.omit()則又是另外的結(jié)果了
na.omit(a,b)
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 2 3
[2,] 7 8 9
attr(,"na.action")
[1] 2
attr(,"class")
[1] "omit"
na.omit(b,a)
[,1]
[1,] 1
[2,] 2
attr(,"na.action")
[1] 3
attr(,"class")
[1] "omit"
顯然na.omit()只是會對前面的進行去除缺失,na.omit(a,b)與na,omit(a)作用一樣,同樣na.omit(b,a)與na.omit(b),作用一樣。
na.omit(b)數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)
[,1]
[1,] 1
[2,] 2
attr(,"na.action")
[1] 3
attr(,"class")
[1] "omit"
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