使用R语言填补缺失值的方法
更新时间:2021年03月12日 11:05:13 作者:moozilee0
这篇文章主要介绍了使用R语言填补缺失值的方法,本文给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
使用R语言填补缺失值
数据处理过程中,往往会存在缺失值,对于缺失值的处理,目前各大统计书提出的方法有剔除,用均数填补,用众数填补,采用其他自变量进行回归,推算缺失值进行填补等。在R语言中如何按要求进行填补?下面将介绍如何进行缺失值填补的各种方法
用某特定值替换缺失值
下面这段代码表示使用0填补缺失值,x是需要填补的数据框的某行或某列,如果是其他值,将0改成需要的值即可。
FillNA <- function(x){ x[is.na(x )]<- 0; x }
使用均值,众数,中位数进行填补
该过程函数是一样的,只需要将后续填补要用的值进行修正即可。
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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