假设有一组数据集如下：data=data.frame(y=c(1,2,3,NA,5,6),x1=c(6,NA,4,3,2,1),x2=c(1,3,6,9,12,NA))“NA”即表示缺失值。在R中输入该数据。 #判断缺失数据
is.na(data)
#统计缺失值个数
sum(is.na(data))
#查看每个样本数据是否完整，其值与is.na()相反
complete.cases(data)
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2023-05-26 20:13:18
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缺失值缺失值是指粗糙数据中由于缺少信息而造成的数据的聚类，分组，删失或截断。它指的是现有数据集中某个或某些属性的值是不完全的。**缺失值的处理方法：**对于缺失值的处理，从总体上来说分为删除存在缺失值的个案和缺失值插补。对于主观数据，人将影响数据的真实性，存在缺失值的样本的其他属性的真实值不能保证，那么依赖于这些属性值的插补也是不可靠的，所以对于主观数据一般不推荐插补的方法。插补主要是针对客观数据
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2023-06-01 15:25:42
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在数据挖掘的过程中，数据预处理占到了整个过程的60%脏数据：指一般不符合要求，以及不能直接进行相应分析的数据脏数据包括：缺失值、异常值、不一致的值、重复数据及含有特殊符号（如＃、¥、＊）的数据数据清洗：删除原始数据集中的无关数据、重复数据、平滑噪声数据、处理缺失值、异常值等 缺失值处理：删除记录、数据插补和不处理 主要用到VIM和mice包 install.packa
#举例1：向量类型判断缺失值is.na和缺失值的填补which(x<-c(1,2,3,NA))
is.na(x) #返回一个逻辑向量，TRUE为缺失值，FALSE为非缺失值
table(is.na(x)) #统计分类个数
sum(x) #当向量存在缺失值的时候统计结果也是缺失值
sum(x,na.rm = TRUE) #很多函数里都有na.rm=TRUE参数，此参数可以在运算时移除缺
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2023-05-26 20:12:51
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KNN估计数据缺失值填充—KNN估计一、基本思想二、步骤1.导入数据2.查看空缺值3.取出要分析的数据4.计算平均值5.计算标准差6.规范化7.计算欧几里得距离8.最优解9.画图总结 数据缺失值填充—KNN估计运行环境 python3.6 jupyter notebook一、基本思想先将数据标准化，然后对缺失值的数据点做k邻近填充，计算含缺失值的数据点与其他不含缺失值的数据点的距离矩阵，选出欧氏
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2023-08-31 13:44:11
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文章和代码已经归档至【Github仓库：<https://github.com/timerring/dive-into-AI> 】或者公众号【AIShareLab】回复 R语言 也可获取。缺失值处理在实际的数据分析中，缺失数据是常常遇到的。缺失值（missing values）通常是由于没有收集到数据或者没有录入数据。例如，年龄的缺失可能是由于某人没有提供他（她）的年龄。大部分统计分析
原创
2023-08-27 15:37:31
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文章和代码已经归档至【Github仓库：<https://github.com/timerring/dive-into-AI> 】或者公众号【AIShareLab】回复 R语言 也可获取。缺失值处理在实际的数据分析中，缺失数据是常常遇到的。缺失值（missing values）通常是由于没有收集到数据或者没有录入数据。例如，年龄的缺失可能是由于某人没有提供他（她）的年龄。大部分统计分析
原创
2023-08-27 15:37:31
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# R语言处理缺失值的实用指南
在进行数据分析时，缺失值是一个常见且棘手的问题。在R语言中，处理缺失值的方法多种多样，这些方法可以帮助我们更好地理解数据并提高模型的准确性。本文将通过一个实际示例，讲解如何在R中处理缺失值，并以状态图展示这个过程。
## 一、缺失值的概念
缺失值指的是数据集中某些观察值不完整的情况。这可能是由于多种原因造成的，例如调查问卷中的漏答、数据记录错误等。这样的缺失可
原创
2024-08-06 07:10:22
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常见的数据缺失填充方式分为很多种，比如删除法、均值法、回归法、KNN、MICE、EM等等。R语言包中在此方面比较全面，python稍差。 目前已有的两种常见的包，第一个是impyute，第二个是fancyimpute,具体的内容请百度，此方面的例子不是很多。比如fa
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2023-10-18 07:35:01
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数据缺失有多种原因，而大部分统计方法都假定处理的是完整矩阵、向量和数据框。缺失数据的分类：完全随机缺失：若某变量的缺失数据与其他任何观测或未观测变量都不相关，则数据为完全随机缺失(MCAR)。随机缺失：若某变量上的缺失数据与其他观测变量相关，与它自己的未观测值不相关，则数据为随机缺失(MAR)。非随机缺失：若缺失数据不属于MCAR或MAR，则数据为非随机缺失(NMAR) 。处理缺失数据的方法有很多
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2023-10-25 20:10:53
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缺失值处理一般包括三步： 1. 识别缺失数据； 2. 检查导致数据缺失的原因； 3. 删除包含缺失值的实例或用合理的数值代替（插补）缺失值。1.判断缺失值 函数is.na()、is.nan()和is.infinite()可分别用来识别缺失值、不可能值和无穷值。每个返回结果都是 TRUE或FALSE na表示缺失值 nan表示NOT A NUMBER infinite表示+-Inf
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2023-06-25 14:46:18
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本文对应《R语言实战》第15章：处理缺失数据的高级方法 本文仅在书的基础上进行简单阐述，更加详细的缺失数据问题研究将会单独写一篇文章。 处理缺失值的一般步骤：识别缺失数据；检查导致数据缺失的原因；删除包含缺失值的实例或用合理的数值代替（插补）缺失值。 缺失数据的分类：完全随机缺失（MCAR）：某变量的缺失数据与其他任何观测或未观测的变量都不相关；随机缺失（
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2023-06-25 11:01:11
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目录1.重编码某些值为缺失值2.在分析中排除缺失值3.查看缺失值所在行 4.缺失值的数据和比例5.列表显示缺失数据 6.图形探索6.1使用aggr()函数6.2使用matrixplot()函数7.缺失值处理7.1直接删除法 7.2插补法1.重编码某些值为缺失值NA # 缺失值符号，意为 Not Available，数值不可用
is.na() # 检测缺失值是否存在，
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2023-08-14 13:29:48
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1、查看缺失值 > x <- c(3,1,NA,NA) > x <- c(3,1,NA,NA) > y <- c(3,4,2,7) > z <- c(3,2,5,1) > da <- data.frame(x,y,z) > da x y z 1 3 3 3 2 1 4 2 3 NA 2 5 4 NA
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2021-04-23 09:19:00
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R语言：数据缺失值的几种处理思路前言 刚接触缺失数据研究的读者可能会被各式各样的方法和言论弄得眼花缭乱。处理缺失数据的方法有很多，但不能保证都生成一样的结果。下面给出了数据缺失值的几种处理思路。目录 1. 缺失值产生的原因 2. 缺失值的类型 3. 缺失值的处理方法 4. 小结1. 缺失值产生的原因 缺失值的产生的原因多种多样，主要分为机械原因和人为原因。机械原因是由于机械原因导致的数据收集或
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2023-08-25 16:09:36
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介绍缺失值被认为是预测建模的首要障碍。因此，掌握克服这些问题的方法很重要。估算缺失值的方法的选择在很大程度上影响了模型的预测能力。在大多数统计分析方法中，按列表删除是用于估算缺失值的默认方法。但是，它不那么好，因为它会导致信息丢失。在本文中，我列出了5个R语言方法。链式方程进行的多元插补通过链式方程进行的多元插补是R用户常用的。与单个插补（例如均值）相比，创建多个插补可解决缺失值的不确定性。MIC
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2023-06-21 18:24:57
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本节书摘来自华章计算机《数据科学：R语言实现》一书中的第3章，第3.11节，作者 丘祐玮（David Chiu），更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。3.11 检测缺失数据缺失数据背后有许多原因。例如，可能是由于录入或者数据处理过程中的瑕疵导致的。然而，如果数据分析过程使用了缺失数据，分析的结果可能有误导性。因此，在做进一步分析之前，检测缺失数据尤为重要。准备工作按照3.3节“转
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2024-02-22 12:34:33
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## 用R语言剔除缺失值的方法
在数据分析中，经常会遇到缺失值的情况。缺失值可以是数据采集过程中的错误，也可能是数据本身就不存在的情况。无论是哪种情况，缺失值都会对数据分析的结果产生影响。因此，剔除缺失值是数据预处理的一个重要步骤。
R语言是一种用于数据分析和统计建模的编程语言，提供了丰富的函数和工具来处理数据。下面将介绍在R语言中剔除缺失值的几种常用方法，并给出相应的代码示例。
### 方
原创
2023-08-11 14:29:48
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\作者简介勾蒙蒙，R语言资深爱好者。个人公众号： R语言及生态系统服务。 前文传送门：脏数据-数据量纲差异地形图绘制R语言——初步认识没有高质量的数据，就没有高质量的数据挖掘结果。当你拿到一组数据，常规急迫性思维就是尽快把数据模拟、分析、预测以及制图，然而除非常完美的数据之外，结果往往差强人意，归结其原因，你可能是忽略了这组数据中的脏数据！对于脏数据，你是否了解，是否会处
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2024-08-26 09:56:44
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在真实的世界中，缺失数据是经常出现的，并可能对分析的结果造成影响。在R中，经常使用VIM（Visualization and Imputation of Missing values）包来对缺失值进行可视化和插补。在使用VIM绘图时，有些绘图函数会对缺失值会自动进行插补。缺失数据的分类：MCAR(完全随机缺失)：若变量的缺失数据与其他任何观测或未观测的变量都不相关，则数据为MCAR.。MAR(随机
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2024-06-02 23:40:33
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