2017年2月7日
R语言处理缺失数据的高级方法
摘要： 一、处理缺失值的步骤 一个完整的处理方法通常包含以下几个步骤： 遗憾的是，往往只有识别缺失数据是清晰明确的步骤。明白数据为何缺失依赖于你对数据生成过程的理解，而决定如何处理缺失值则需要判断那种方法的结果最为可靠和精确。 缺失数据的分类：统计学家通常将数据分为三类。尽管它们都采用概率术语进行描述，但思 阅读全文
posted @ 2017-02-07 19:45 yangk 阅读(4824) 评论(0) 推荐(0) 编辑
R语言数据框中，用0替代NA缺失值
摘要： 1、用0替代数据框中的缺失值NA 生成数据框： 替代数据框中的缺失值 2、用0替代变量中的缺失值 阅读全文
posted @ 2017-02-07 14:51 yangk 阅读(58371) 评论(1) 推荐(1) 编辑