Wie entferne ich fehlende Werte in R?
Wie entferne ich fehlende Werte in R?

Video: Wie entferne ich fehlende Werte in R?

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Video: Fälle mit fehlenden Werten in R löschen - Daten analysieren in R (85) 2024, November
Anonim

Erstens, wenn wir ausschließen wollen fehlende Werte aus mathematischen Operationen verwenden die n / A . rm = WAHR-Argument. Wenn Sie diese nicht ausschließen Werte die meisten Funktionen geben ein zurück N / A . Vielleicht möchten wir auch unsere Daten Um vollständige Beobachtungen zu erhalten, müssen diese Beobachtungen (Reihen) in unserem Daten die keine enthalten fehlende Daten.

Wie geht R mit fehlenden Werten um?

In R das fehlende Werte werden durch das Symbol codiert N / A . Um fehlende Daten in Ihrem Datensatz zu identifizieren, ist die Funktion is. n / A (). Beim Importieren von Datensätzen aus anderen Statistikanwendungen wird die fehlende Werte könnte mit einer Zahl codiert sein, zum Beispiel 99. Um zu lassen R weiß das ist ein fehlender Wert du musst es neu codieren.

Außerdem, wie imputieren Sie fehlende Werte in R? Umgang mit fehlenden Daten mit R

  1. colsum(is.na(Datenrahmen))
  2. sum(is.na(Datenrahmen$Spaltenname)
  3. Fehlende Werte können mit folgenden Methoden behandelt werden:
  4. Mittelwert/ Modus/ Median Imputation: Imputation ist eine Methode, um die fehlenden Werte durch geschätzte Werte zu ergänzen.
  5. Vorhersagemodell: Das Vorhersagemodell ist eine der anspruchsvollsten Methoden zum Umgang mit fehlenden Daten.

Anschließend kann man sich auch fragen, wie entferne ich Zeilen mit NA-Werten in R?

omit() Funktion gibt eine Liste ohne jegliche zurück Reihen das enthalten na Werte . Weitergabe Ihres Datenrahmens durch die n / A . Die Funktion omit() ist eine einfache Möglichkeit, unvollständige Datensätze aus Ihrer Analyse zu entfernen. Es ist ein effizientes Weg zum Entfernen von na-Werten in r.

Wie entferne ich Ausreißer aus einem Datensatz in R?

Es gibt keine spezifischen R Funktionen zu Ausreißer entfernen . Sie müssen zuerst herausfinden, was Beobachtungen sind Ausreißer und dann Löschen sie, d.h. das Finden des ersten und dritten Quartils (der Scharniere) und des Interquartilbereichs, um die inneren Zäune numerisch zu definieren.

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