R语言_处理缺失数据

R语言_学习笔记

• 识别缺失数据

> sum(is.na(sleep))               #统计数据集sleep中共有多少个缺失值。
> sum[!complete.cases(sleep),]    #列出有缺失值的行。
> library(colorspace)
> library(grid)
> library(VIM)
> aggr(sleep,prop=FALSE,numbers=TRUE)  #可视化缺失数据。

• 处理缺失数据（此处利用高大上的多重插补法）

> library(Rcpp)
> library(mice)
> imp <- mice(sleep,seed=8833,m=8)      #用多重插补法共创建了8个不含缺失值的完整数据集。
> sleep.full <- complete(imp,action=2)  #将第2个完整数据集赋给变量sleep.full