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首頁(yè)大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)分析中R語(yǔ)言缺失值的判斷和處理方法有哪些？
數(shù)據(jù)分析中R語(yǔ)言缺失值的判斷和處理方法有哪些？
2020-07-17
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R語(yǔ)言是一種用來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、繪圖的解釋型語(yǔ)言。而我們?cè)跀?shù)據(jù)分析過(guò)程中會(huì)遇到許多缺失值，我們必須對(duì)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(yǔ)言缺失值的判別和處理方法，希望對(duì)大家研究和學(xué)習(xí)R語(yǔ)言有幫助。

一、R語(yǔ)言中的缺失值NA

在R語(yǔ)言中通常用NA來(lái)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(duì)具有NA的數(shù)據(jù)集進(jìn)行函數(shù)操作的時(shí)候，不會(huì)直接剔除這個(gè)NA。

二、R語(yǔ)言識(shí)別缺失值

NA：代表缺失值;

NaN：代表不可能的值;

Inf：代表正無(wú)窮;

-Inf：代表負(fù)無(wú)窮。

is.na()：識(shí)別缺失值;

is.nan()：識(shí)別不可能值;

is.infinite()：無(wú)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(yǔ)言探索缺失值模式

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

library(mice)

md.pattern(sleep)

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

四、R語(yǔ)言缺失值處理

1.如果缺失數(shù)據(jù)較少時(shí)，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(duì)于分析結(jié)果的影響不是很大。

2.對(duì)缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行插補(bǔ)

(1)如果滿(mǎn)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(lái)代替缺失值，其優(yōu)點(diǎn)在于不會(huì)減少樣本信息，處理簡(jiǎn)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(shí)會(huì)產(chǎn)成偏誤。

(3)多重插補(bǔ)是通過(guò)變量間關(guān)系來(lái)預(yù)測(cè)缺失數(shù)據(jù)，利用蒙特卡羅方法生成多個(gè)完整數(shù)據(jù)集，再對(duì)這些數(shù)據(jù)集分別進(jìn)行分析，最后對(duì)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(duì)缺失數(shù)據(jù)不敏感決策樹(shù)等分析方法

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