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使用R語言填補(bǔ)缺失值的方法

 更新時(shí)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(bǔ)缺失值的方法,本文給大家介紹的非常詳細(xì),對大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價(jià)值,需要的朋友可以參考下

使用R語言填補(bǔ)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(jì)書提出的方法有剔除,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語言填補(bǔ)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(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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