R语言-06.1缺失值处理

作者: 周一ing | 来源:发表于2018-11-26 16:05 被阅读0次
  • 删除NA
#如果第一列存在缺失值,则删除这一行
bdata<-alldata[complete.cases(alldata[,1]),]
  • 用某个值填充

1.NA处理成0

a[is.na(a[,11]), 11:18] <- 0 #若11列是NA值,将11到18列都处理成0

2.用平均值填充

for(i in 13:18){
    ave <- round(mean(a[,i],na.rm = TRUE),1) #na.rm = TRUE表示忽略缺失值计算平均数
    a[is.na(a[,i]), i] <- ave

}

NA与NAN

  • NA代表当数据不可得到或者丢失
  • NAN代表非数值,比如0/0
  • is.na(x)对于NA和NAN检验都是TRUE,is.nan(x)则只对NAN的元素显示TRUE

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