使用R語言填補缺失值的方法
更新時間：2021年03月12日 11:05:13 作者：moozilee0
這篇文章主要介紹了使用R語言填補缺失值的方法,本文給大家介紹的非常詳細，對大家的學習或工作具有一定的參考借鑒價值，需要的朋友可以參考下
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]))
到此這篇關于使用R語言填補缺失值的方法的文章就介紹到這了,更多相關R語言填補缺失值內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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