R语言 | 缺失值处理之降龙十八招

本文主要介绍了R语言中处理缺失值的一些常用方法。首先，文章通过R语言自带的nhanes2数据集介绍了如何判断数据中是否有缺失值，并提供了四种不同的方法：

1. is.na: 用于展示每个数据是否为缺失值，显示True表明有缺失值。
2. complete.cases: 通过表格展示有缺失值的情况，缺失值显示为FALSE。
3. summary功能: 直接查看描述性结果，以识别哪些变量含有缺失值。
4. 缺失值分布可视化: 使用VIM包的aggr函数，可视化缺失值分布，图中红色部分代表有缺失值的变量。

文章接着讨论了如何处理缺失值，首先是将某些极端值设定为缺失值，例如超过正常范围的身高或血压值，以避免它们影响后续分析。

关于缺失值的删除，提出了两种策略：

1. 删除行：使用na.omit()函数移除含有缺失数据的行，这适用于缺失值比例较小的情况。
2. 删除列：通过指定列名，移除含有缺失数据的列，适用于那些大部分值为缺失且对研究目标影响不大的变量。

最后，文章列举了缺失值插补的一种常用方法：

• 均值插补：使用zoo包的na.aggregate函数，以均值为函数进行数据插补。

文章强调，对于缺失值的处理需要根据数据的具体情况和研究目标来决定，尤其是在删除列时，如果缺失值较多的列是因变量，则不能轻易删除。