缺失值的处理——R语言

本文介绍了使用R语言处理缺失值的步骤和方法,包括识别缺失值、探索缺失值模式、多重插补等,并通过VIM和mice包对哺乳动物睡眠数据集进行实例分析。探讨了完全随机缺失、随机缺失和非随机缺失的分类,以及如何利用complete.cases()函数、md.pattern()和图形工具如aggr()、matrixplot()来理解和处理缺失数据。

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本文主要介绍VIM和mice包,使用数据集为VIM包提供的哺乳动物睡眠数据sleep,主要研究62种哺乳动物的睡眠、生态学变量和体质变量间的关系。
睡眠变量包含睡眠中做梦时(Dream)、不做梦的时长(NonD)以及它们的和(Sleep)。体质变量包含体重(BodyWgt,单位为千克)、脑重(BrainWgt,单位为克)、寿命(Span,单位为年)和妊娠期(Gest,单位为天)。生态学变量包含物种被捕食的程度(Pred)、睡眠时暴露的程度(Exp)和面临的总危险度(Danger)。生态学变量以从1(低)到5(高)的5分制进行测量。

1 处理缺失值的步骤

一个完整的处理方法通常包含以下几个步骤:
(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。
缺失数据的分类:完全随机缺失(MCAR)、随机缺失(MAR)、非随机缺失(NMAR)

2 识别缺失值

NA(不可得)代表缺失值,NaN(不是一个数)代表不可能的值。符合Inf和-Inf分别代表正无穷和负无穷。识别函数分别为is.na、is.nan()、is.infinite()。
VIM包函数中complete.cases()可用来识别矩阵或数据框中没有缺失值的行。若每行都包含完整的实例,则返回TRUE的逻辑向量;若每行有一个或多个缺失值,则返回FALSE。
由于逻辑值TRUE和FALSE分别等价于数值1和0,可用sum()和mean()函数来获取关于缺失数据的有用信息。
注:complete.cases()函数仅将NA和NaN识别为缺失值,无穷值(Inf和-Inf)被当做有效值。

3 探索缺失值模式

在决定如何处理缺失数据前,了解哪些变量有缺失值、数目有多少、是什么组合形式等信息非常有用。

1 列表显示缺失值

mice包中的md.pattern()函数可生成一个以矩阵或数据框形式展示缺失值模式的表格。例:

临床研究中的缺失值分析是统计学中处理缺失数据的重要步骤之一。临界点分析(也称为单变量或多变量删除规则或截断点分析)是一种简单的方法,它通过设定某个阈值来决定是否将含有缺失值的数据观察结果从分析中剔除。然而,R语言并非直接提供名为“临界点分析”的内置函数,通常我们会使用其他函数结合条件判断来实现类似功能。 以下是一个简单的示例,在R中如何利用`complete.cases()`函数以及`ifelse()`函数来进行基本的缺失值处理: ```r # 假设我们有一个包含缺失值的数据框df data <- data.frame( age = c(25, 30, NA, 40, 45), gender = c("M", "F", NA, "F", "M"), bmi = c(22, 28, 26, NA, 30) ) # 使用 complete.cases() 检查哪些行没有缺失值 no_missing <- complete.cases(data) # 创建一个新的数据框,只包含无缺失值的行 clean_data <- data[no_missing, ] # 如果你想基于特定变量的缺失值百分比来确定临界点,可以这样做: # 计算各列的缺失值比例 miss_ratio <- apply(is.na(data), 2, mean) # 设定一个假设的临界点,例如超过10%则认为缺失过多 critical_point <- 0.1 # 创建一个新的逻辑向量,表示哪些列的缺失值超过了临界点 too_many_miss <- miss_ratio > critical_point # 根据临界点过滤数据 filtered_data <- data[!too_many_miss, ] # 对于那些有超过临界点缺失值的变量,可以用 ifelse() 替换缺失值,如平均值填充 data$age[is.na(data$age)] <- mean(clean_data$age, na.rm = TRUE) # 注意这只是最基础的处理,实际应用可能需要更复杂的方法,如多重插补、模式估计等
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