这期内容当中小编将会给大家带来有关如何理解r语言中的缺失值处理，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
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对缺失值的处理是数据预处理中的重要环节，造成数据缺失的原因有：数据丢失、存储故障和调查中拒绝透露相关信息。这里我们使用VIM包中的sleep数据集为样本，介绍缺失值处理的方法。sleep数据集纪录了62个哺乳动物的睡眠信息，包括体重，睡眠时长，做梦时长等。
缺失值分类
1，完全随机缺失（MCAR）：缺失数据与其他变量无关。如果每个缺失变量都为MCAR，则完整样本可看为更大数据集的简单抽样。
2，随机缺失（CAR）：缺失数据与其他观测变量相关，与本身变量不相关。比如体重小的动物Dream数据更容易缺失（较小动物难以观察），此时选定体重，则Dream缺失为随机。
3，非随机缺失（MNAR）：缺失数据不仅依赖于其他变量还依赖于本身变量。比如做梦时间短，Dream容易缺失（可能由于时间短难测量），此时数据缺失为MNAR。
数据缺失一般为前两种情况，最后一种情况的处理较复杂，要对感兴趣的关系进行建模，还要对缺失值的生成机制进行建模，并不断收集新数据。
判断缺失值
1，is.na()函数。作用于向量、数据框，对应数值为缺失值则返回TRUE，否则返回FALSE。将sum()函数作用于is.na()的结果，可返回缺失值数量。
2，complete.cases()函数，返回逻辑值向量。与is.na()函数相反，缺失值返回FALSE，正常数据返回TRUE，常用来选择无缺失的数据。
判断缺失模式
1，列表显示缺失情况。这里使用mice包中的md.pattern()函数。
2，图形显示缺失情况。
（1）aggr()函数
左侧图显示了每个字段中缺失样本数量，右侧每一行代表了一种缺失模式，红色代表缺失，蓝色代表未缺失，右侧表示此模式数量，可与md.pattern()结果对应观察。
（2）matrixplot()函数
浅色代表值小，深色代表值大，红色代表缺失。matrixplot()展示了每条样本的缺失情况。
（3）marginplot()函数，每次只能绘制两个变量的缺失情况。
如果为MCAR，红绿箱线图应该很类似。
3，相关性探索缺失情况。通过生成影子矩阵，用1表示缺失数据，选取有缺失的样本，计算缺失相关系数矩阵。有助于观察哪些变量常一起缺失，以及分析变量“缺失”与其他变量间的关系。
处理缺失值
1，如果缺失样本数少且为随机出现，可考虑直接删除缺失样本。用na.omit(sleep)或者complete.cases(sleep)。如果某一字段的缺失比例达到5%以上，可与考虑删除此字段。
2，替换缺失值。可以通过均值、中位数、随机数来替换缺失值，但是会引入偏差。
3，多重插补法。mice包中的mice()函数可以通过插补返回多个完整数据集并存入imp，用with函数对imp进行线性回归，最后用pool()函数对回归结果进行汇总。
mice()函数默认生成5个完整数据集。查看插补数据，可用temp$imp，结果为每个数据集（第一行）每个观测值（第一列）对插补数据。
nmis表示变量中缺失数据个数，fmi表示由缺失数据贡献对变异。with用来检验某数据集是否合格，pool用来检验整个方法是否合格，以此判断选择哪个数据集。
最后用complete()函数生成完整数据集，这里选择生成对第一个数据集来对缺失值进行替换。
上述就是小编为大家分享的如何理解r语言中的缺失值处理了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。
