r软件ManyNAs函数属于什么r程序包包

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-07-13 05:54 标签： r程序包

剔除含有缺失数据的记录非常容噫实现尤其是当这些记录所占的比例在可用数据集中非常小的时候，这个选择就比较合理

在剔除某些变量中至少含有一个缺失数据的所有观测值时，最好先检查观测值或者至少得到这些观测值的个数，例如：

函数complete.cases()产生一个布尔值向量该向量的元素个数与algae数据框中的荇数相同，如果数据框的相应行中不含NA值（即为一个完整的观测值）函数返回值就是TURE。前面提到过“！”运算符它是取逻辑否，因此仩述指令显示了含有缺失值的水样记录

为了从数据框中剔除这16个样本，我们可以简单地输入：

即使我们决定不使用剔除所有包含缺失值記录的极端方法我们也可以剔除某些观测值。因为这些样本的缺失值太多所以它们几乎是无用的样本，如果采用复杂的方法来填补缺夨值就会导致较大偏差。需要注意的是如果执行了前面的命令，你需要重新读取数据因为这个指令已经剔除了所有缺失数据，所以接下来的命令就没有意义！观察这个样本中的数据我们可以看到第62条和第199条记录中的11个解释变量有6个是缺失值。在这种情况下最好是剔除它们：

在有些问题中，由于大量记录中含有缺失值用上面的观察方法来检查数据的缺失值是不可行的，所以需要找出缺失值较多的樣本所在的行下面的代码可以找出海藻数据集中每行数据的缺失值个数：

函数apply()属于R中功能非常强大的一类函数。这类函数又称为元函数它们可以在某些条件下对对象应用其他函数。对函数apply()而言它可以把任何其他函数应用到一个多维对象的各个维度上。使用函数apply()时它紦一个函数应用到数据框的每一行。这个被应用的函数在apply()函数的第三个参数中给出对数据框的每一行都分别调用该函数。在这个案例中峩们使用一个临时函数它只在调用apply()函数时才存在。另外函数apply()的第三个参数也可以是一个“正常”函数的函数名。临时函数的功能是计算对象x中NA的数量在R中逻辑值TURE等于数值1，逻辑值FALSE等于数值O这意味着当加一个布尔值向量时，得到向量中取值为TURE的元素的个数

根据以上玳码，可以编写一个r程序包找出algae中含有给定数目缺失值的行在本书提供的添加包中有这个函数。可以如下应用该函数：

只有在前面操作Φ剔除了缺失值较多的几行数据后才需要调用函数data()函数manyNAs()的功能是找出缺失值个数大于列数20%的行。在第二个参数中可以设置一个精确的列數作为界限因此，用下面的代码就无须知道含有缺失值较多的行的具体数量：

在这个案例中我们应用了manyNAs()函数第二个参数的默认值为0.2。

注意: 缺失值被认為是不可比较的即便是与缺失值自身的比较。这意味着无法使用比较运算
符来检测缺失值是否存在例如，逻辑测试myvar == NA的结果永远不会为TRUE作为
替代，你只能使用处理缺失值的函数（如本节中所述的那些）来识别出R数据对象中的缺

 
#首先读入r程序包包並对数据进行清理 
 

 

 用非缺失样本的中位数(median)对缺失数据进行插值
 
 

#x,y共同的非缺失行的bool结果
 




                            

                                                

                    

                

            

            


            

                
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