Làm cách nào để loại bỏ các giá trị bị thiếu trong R?

2024 Tác giả: Lynn Donovan | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2023-12-15 23:55

Đầu tiên, nếu chúng ta muốn loại trừ giá trị bị mất từ các phép toán sử dụng na . rm = TRUE đối số. Nếu bạn không loại trừ những giá trị hầu hết các hàm sẽ trả về một NA . Chúng tôi cũng có thể mong muốn thiết lập con của chúng tôi dữ liệu để có được những quan sát đầy đủ, những (hàng) quan sát đó trong dữ liệu không chứa dữ liệu bị mất.

Đơn giản như vậy, R xử lý các giá trị bị thiếu như thế nào?

Trong NS NS giá trị bị mất được mã hóa bởi ký hiệu NA . Để xác định các sai sót trong tập dữ liệu của bạn, chức năng là. na (). Khi bạn nhập tập dữ liệu từ các ứng dụng thống kê khác, giá trị bị mất có thể được mã hóa bằng một số, ví dụ: 99. Để cho NS biết rằng đó là một thiếu giá trị bạn cần phải giải mã lại nó.

Hơn nữa, làm thế nào để bạn gán các giá trị bị thiếu trong R? Xử lý dữ liệu bị thiếu bằng R

1. colsum (is.na (khung dữ liệu))
2. sum (is.na (khung dữ liệu $ tên cột)
3. Các giá trị bị thiếu có thể được xử lý bằng các phương pháp sau:
4. Giá trị trung bình / Chế độ / Hàm lượng trung bình: Hàm lượng là một phương pháp để điền vào các giá trị còn thiếu với các giá trị ước tính.
5. Mô hình dự đoán: Mô hình dự đoán là một trong những phương pháp phức tạp để xử lý dữ liệu bị thiếu.

Sau đó, người ta cũng có thể hỏi, làm cách nào để loại bỏ các hàng chứa giá trị NA trong R?

Hàm omit () trả về một danh sách mà không có bất kỳ hàng điều đó chứa các giá trị na . Chuyển khung dữ liệu của bạn qua na . Hàm omit () là một cách đơn giản để xóa các bản ghi chưa hoàn chỉnh khỏi phân tích của bạn. Nó là một hiệu quả cách để loại bỏ các giá trị na trong r.

Làm cách nào để loại bỏ các giá trị ngoại lai khỏi tập dữ liệu trong R?

Không có cụ thể NS chức năng để loại bỏ các ngoại lệ . Trước tiên, bạn sẽ phải tìm ra những quan sát là gì ngoại lai và sau đó tẩy chúng, tức là tìm phần tư thứ nhất và thứ ba (bản lề) và phạm vi liên phần tư để xác định số lượng các hàng rào bên trong.