使用R語言填補缺失值的方法
使用R語言填補缺失值
數(shù)據(jù)處理過程中,往往會存在缺失值,對于缺失值的處理,目前各大統(tǒng)計書提出的方法有剔除,用均數(shù)填補,用眾數(shù)填補,采用其他自變量進行回歸,推算缺失值進行填補等。在R語言中如何按要求進行填補?下面將介紹如何進行缺失值填補的各種方法
用某特定值替換缺失值
下面這段代碼表示使用0填補缺失值,x是需要填補的數(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)進行填補
該過程函數(shù)是一樣的,只需要將后續(xù)填補要用的值進行修正即可。
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]))
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