分类变量如果有缺失，怎么进行插补？

本文介绍了处理分类变量缺失值的方法，补充了之前关于连续型数值数据缺失值处理的内容。如需回顾连续型数值数据的处理方法，可以参考提供的链接。

对于分类变量的缺失值处理，作者提出了使用邻近法，并介绍了在R语言中使用‘zoo'包来进行相应操作的方法。邻近法的核心思想是用相邻的值来替代缺失值。

具体到操作，可以使用na.locf(value)函数，当缺失值后面有非缺失值时，默认用前一个非缺失值进行插补。若要用后面的值来插补，可以设置fromLast=TRUE参数。作者还提到了如何创建含有缺失值的数据集，并建议尝试邻近法进行处理。

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