缺失值问题及其填充示例 - R语言

缺失值问题及其填充示例 - R语言

在数据分析和机器学习任务中，经常会遇到缺失值的问题。缺失值是指数据集中某些观测值或变量的值未提供或不可用。缺失值可能会对数据分析和模型建立造成问题，因此需要采取适当的方法来处理缺失值。本文将介绍在R语言中处理缺失值的常用方法，并提供相应的源代码示例。

1. 检测缺失值

在处理缺失值之前，首先需要检测数据集中的缺失值。R语言提供了几种函数来检测缺失值，常用的函数包括is.na()和complete.cases()。

is.na()函数可以用于检测单个值或向量中的缺失值。以下是一个示例：

x <- c(1, 2, NA, 4, NA)
is.na(x)

输出结果为：

[1] FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE

上述代码中，is.na()函数检测向量x中的缺失值，并返回一个逻辑向量，其中缺失值为TRUE，非缺失值为FALSE。

complete.cases()函数用于检测数据框中完整观测行的位置。以下是一个示例：