Hoe verwijder ik ontbrekende waarden in R?
Hoe verwijder ik ontbrekende waarden in R?

Video: Hoe verwijder ik ontbrekende waarden in R?

Video: Hoe verwijder ik ontbrekende waarden in R?
Video: How To... Remove Records with Missing Data in R #74 2024, November
Anonim

Ten eerste, als we willen uitsluiten ontbrekende waarden van wiskundige bewerkingen gebruik de nee . rm = WAAR argument. Als u deze niet uitsluit waarden de meeste functies zullen een retourneren NA . We willen misschien ook onze gegevens om volledige waarnemingen te verkrijgen, die waarnemingen (rijen) in onze gegevens die geen bevatten ontbrekende gegevens.

Simpel gezegd, hoe gaat R om met ontbrekende waarden?

In R de ontbrekende waarden worden gecodeerd door het symbool NA . Om ontbrekende gegevens in uw dataset te identificeren is de functie is. nee (). Wanneer u een dataset importeert uit andere statistische toepassingen, wordt de ontbrekende waarden kan worden gecodeerd met een nummer, bijvoorbeeld 99. om te laten R weet dat dat een is missende waarde je moet het hercoderen.

Bovendien, hoe bereken je ontbrekende waarden in R? Omgaan met ontbrekende gegevens met R

  1. colsum(is.na(dataframe))
  2. sum(is.na(dataframe$kolomnaam)
  3. Ontbrekende waarden kunnen worden behandeld met behulp van de volgende methoden:
  4. Mean/ Mode/ Mediaan Imputation: Imputatie is een methode om de ontbrekende waarden in te vullen met geschatte waarden.
  5. Voorspellingsmodel: Voorspellingsmodel is een van de geavanceerde methoden voor het omgaan met ontbrekende gegevens.

Vervolgens kan men zich ook afvragen, hoe verwijder ik rijen met NA-waarden in R?

de functie weglaten() retourneert een lijst zonder enige rijen Dat bevatten na waarden . Uw dataframe door de nee . de functie omit() is een eenvoudige manier om onvolledige records uit uw analyse te verwijderen. Het is een efficiënte manier om na-waarden in r. te verwijderen.

Hoe verwijder ik uitbijters uit een dataset in R?

Er zijn geen specifieke R functies om verwijder uitbijters . Je zult eerst moeten uitzoeken wat waarnemingen zijn uitbijters en dan verwijderen ze, d.w.z. het vinden van het eerste en derde kwartiel (de scharnieren) en het interkwartielbereik om de binnenste hekken numeriek te definiëren.

Aanbevolen: