R语言|数据预处理--3缺失值离群点处理

查询包含缺失值的总行数

缺失值包括：NA，NULL和0值等

1、NA值处理：

判断为NA的坐标：which(is.na(a)) [1] 4   注意：任意值与NA算术操作都为NA

> n.missing <- rowSums(is.na(cup98))   #求每行的缺失值总个数

> tab.missing<- table(n.missing)

> tab.missing

n.missing

    0    1     2     3    4     5     6    7

 6782 36864 23841 13684 11716  2483   41     1

2、查询缺失值的分布及处理

1）读取数据集： https://www.kaggle.com/c/GiveMeSomeCredit/data

data <- read.csv(file="F:\R\数据集\P2P\信用评分模型\cs-training.csv", row.names=F)

#去掉id

data1 <- data[,-1]

head(data1)

#对列进行重命名

names(data1) <-c("y", paste("x", 1:10, sep = ""))

2）查看数据集的缺失值分布

library(mice)

#matrixplot(data1)

md.pattern(data1)

#可以看到x5变量和x10变量，即MonthlyIncome变量和NumberOfDependents两个变量存在缺失值;monthlyincome列共有缺失值29731个，numberofdependents有3924个

3）对于缺失值的处理方法非常多，例如基于聚类的方法，基于回归的方法，基于均值的方法，其中最简单的方法是直接移除，但是在本文中因为缺失值所占比例较高，直接移除会损失大量观测，因此并不是最合适的方法。在这里，我们使用KNN方法对缺失值进行填补。

library(DMwR)

traindata <-knnImputation(data1,k=10,meth = "weighAvg")

#write.csv(traindata, "F:\R\数据集\P2P\信用评分模型\cs-training-na.csv")

str(traindata)

最后

以上就是等待铃铛为你收集整理的R语言|数据预处理--3缺失值离群点处理的全部内容，希望文章能够帮你解决R语言|数据预处理--3缺失值离群点处理所遇到的程序开发问题。

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