数据集中往往存在缺失值，在进行数据分析前需要了解数据的缺失值情况。R语言中的一些基本函数可用于查询缺失数据，另外还有一些第三方包可用于查询和处理数据缺失。
基本的缺失值查询可以通过is.na()和complete.cases()函数，当存在缺失值NA或者NAN时is.na()返回TRUE， complete.cases()则返回FALSE。
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mice包函数md.pattern(x)，可以以矩阵或者数据框的形式展示缺失值。输出的表格中，1表示列中不存在缺失值，0表示存在缺失值。返回的第一列表示缺失值模式的实例个数，最后一列表示各模式有缺失值的变量个数，最后一行表示每列缺失值的个数，整个表格最右下角的值表示总的缺失值个数。
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除此之外，VIM包中的aggr函数可以对缺失值进行可视化探索。参数prop为TRUE图形中显示缺失值比例， 为FALSE显示缺失值个数， 默认combined = FALSE，输出两张图，左侧为缺失值数量的柱状图。
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参考：
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