使用R語(yǔ)言填補(bǔ)缺失值的方法
使用R語(yǔ)言填補(bǔ)缺失值
數(shù)據(jù)處理過(guò)程中，往往會(huì)存在缺失值，對(duì)于缺失值的處理，目前各大統(tǒng)計(jì)書(shū)提出的方法有剔除，用均數(shù)填補(bǔ)，用眾數(shù)填補(bǔ)，采用其他自變量進(jìn)行回歸，推算缺失值進(jìn)行填補(bǔ)等。在R語(yǔ)言中如何按要求進(jìn)行填補(bǔ)？下面將介紹如何進(jìn)行缺失值填補(bǔ)的各種方法
用某特定值替換缺失值
下面這段代碼表示使用0填補(bǔ)缺失值，x是需要填補(bǔ)的數(shù)據(jù)框的某行或某列，如果是其他值，將0改成需要的值即可。
FillNA <- function(x){
x[is.na(x )]<- 0;
x
}
使用均值，眾數(shù)，中位數(shù)進(jìn)行填補(bǔ)
該過(guò)程函數(shù)是一樣的，只需要將后續(xù)填補(bǔ)要用的值進(jìn)行修正即可。
library(data.table)
library(dplyr)
library(tidyverse)
#data.table
setDT(data)
data[,names(data):=lapply(.SD,function(x){x[is.na(x)] <- getmode(x)
x})]
#dplyr
data %>%
mutate_all(function(x){x[is.na(x)] <- getmode(x)
x})
dplyr_if_else <- function(x) { mutate_all(x, ~if_else(is.na(.), 0, .)) }
#tidyverse
df %>%
select(Pclass, Sex, SibSp, Embarked) %>%
map_dfc(~ replace_na(.x, rstatix::get_mode(.x)[1]))
到此這篇關(guān)于使用R語(yǔ)言填補(bǔ)缺失值的方法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)R語(yǔ)言填補(bǔ)缺失值內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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