Com puc eliminar els valors que falten a R?
Com puc eliminar els valors que falten a R?

Vídeo: Com puc eliminar els valors que falten a R?

Vídeo: Com puc eliminar els valors que falten a R?
Vídeo: Автомобильный генератор BMW 12 В 180 А к генератору с помощью зарядного устройства для ноутбука 2024, De novembre
Anonim

Primer, si volem excloure valors que falten a partir de les operacions matemàtiques utilitza el na . rm = argument TRUE. Si no les exclou valors la majoria de les funcions retornaran un NA . També podem voler subconjuntar el nostre dades per obtenir observacions completes, aquelles observacions (files) al nostre dades que contenen no dades que falten.

Simplement així, com gestiona R els valors que falten?

En R el valors que falten estan codificats pel símbol NA . Per identificar les faltes al vostre conjunt de dades, la funció és. na (). Quan importeu un conjunt de dades d'altres aplicacions estadístiques, el fitxer valors que falten es pot codificar amb un número, per exemple 99. Per tal de deixar R saber que és a valor que falta l'has de recodificar.

A més, com imputem els valors que falten a R? Tractament de dades que falten amb R

  1. colsum(is.na(marc de dades))
  2. sum(is.na(marc de dades$nom de la columna)
  3. Els valors que falten es poden tractar mitjançant els mètodes següents:
  4. Mitjana/ Mode/ Mitjana Imputación: La imputación és un mètode per omplir els valors que falten amb els estimats.
  5. Model de predicció: el model de predicció és un dels mètodes sofisticats per gestionar les dades que falten.

Posteriorment, també es pot preguntar, com puc eliminar les files que contenen valors NA a R?

La funció omit() retorna una llista sense cap files això conté valors . Passant el vostre marc de dades a través del na . La funció omit() és una manera senzilla de purgar registres incomplets de la vostra anàlisi. És un eficient manera d'eliminar els valors de na a r.

Com puc eliminar els valors atípics d'un conjunt de dades a R?

No n'hi ha en concret R funcions a eliminar els valors atípics . Primer haureu d'esbrinar quines són les observacions atípics i llavors eliminar ells, és a dir, trobar el primer i tercer quartil (les frontisses) i el rang interquartil per definir numèricament les tanques interiors.

Recomanat: