原文:R語言-數據清洗-缺失值處理

缺失值處理包括兩個步驟,即缺失數據的識別和缺失值處理。在R語言總缺失值以NA表示,可以使用函數is.na 判斷缺失值是否存在,函數complete.cases 可識別樣本數據是否完整從而判斷缺失情況。缺失值處理常用方法有刪除法 替換法 插補法。 刪除法:可分為刪除觀測樣本與刪除變量。 刪除觀測樣本通過na.omit 函數移除所有含有缺失數據的行,屬於以減少樣本量來換取信息完整性的方法,適用於缺失 ...

2017-09-19 15:43 0 10979 推薦指數:

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R語言入門:處理缺失數據清洗

R語言給我們提供了一些有用的函數來處理數據缺失,讓我們先來看看什么是數據缺失吧! 一.數據缺失R語言當中數據缺失用NA來表示,有的時候我們會發現在一個數據集當中的某些顯示的是NA,那么就說明這個缺失的值了,那么缺失是否可以用來做運算呢? 比如說我們建立一個第一個 ...

Mon Mar 16 22:41:00 CST 2020 2 4041
數據清洗 - 缺失

1. 數據缺失分類 行記錄的缺失,又稱數據記錄丟失 列缺失,即數據記錄中某些列(變量)的空缺 2. 數據缺失處理思路 2.1 丟棄 缺失所在的行或者列整體刪除,減少缺失數據對總體的影響 整行刪除的前提:缺失行占總體的比例非常低,一般在5%以內 ...

Wed Apr 22 06:00:00 CST 2020 0 673
pandas(12):數據清洗缺失

目錄 一、缺失 1 缺失類型 2 缺失的認定 3 查看缺失情況 4 處理方法(1)——缺失填充 簡單填充df.fillna() 插值法填充 5 處理方法(2)——直接刪除 ...

Sat Jun 12 18:50:00 CST 2021 0 195
Python學習筆記:數據清洗缺失填充fillna

數據建模過程中,針對入模的數據需做數據清洗,特別針對缺失數據缺失數據比較多的情況下,可以考慮直接刪除;缺失數據較少的情況下,可對數據進行填充。 此時,fillna() 則派上用場。語法為: 創建測試數據框: 用0填充 用每列特征的均值填充 ...

Mon Sep 06 06:37:00 CST 2021 0 325
R語言-缺失處理5

R語言缺失處理 前言   剛接觸缺失數據研究的讀者可能會被各式各樣的方法和言論弄得眼花繚亂。該領域經典的讀本是Little和Rubin的Statistical Analysis with Missing Data, Second Edition(2002)一書。其他比較優秀的專著 ...

Fri May 20 23:43:00 CST 2016 0 9511
R語言-缺失處理2

數據處理R語言 前言   最近正在學習數據挖掘方面知識,前前后后也查閱了不少資料。但是總是一個人學習,有點枯燥,所以就想着分享些資料。也是意在找點同道中人交流學習,亦或是大神指導下(這個當然更好><)。第一次發表文章,心里還是有點緊張的,所以不多說了,直接上干貨:   在對數據 ...

Thu May 19 21:38:00 CST 2016 0 2605
R語言-缺失處理3

R語言處理缺失 前言   實際工作中,數據集很少是完整的,許多情況下樣本中都會包括若干缺失NA,這在進行數據分析和挖掘時比較麻煩。   缺失數據中經常出現的問題,也是任何數據集中都可能出現的問題,無回答、錄入錯誤等調查中常會出現的現象都會導致缺失數據缺失通常會用一些特殊符號進行 ...

Thu May 19 23:12:00 CST 2016 0 4299
 
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