R语言-06.1缺失值处理

• 删除NA

#如果第一列存在缺失值，则删除这一行
bdata<-alldata[complete.cases(alldata[,1]),]

• 用某个值填充

1.NA处理成0

a[is.na(a[,11]), 11:18] <- 0 #若11列是NA值，将11到18列都处理成0

2.用平均值填充

for(i in 13:18){
    ave <- round(mean(a[,i],na.rm = TRUE),1) #na.rm = TRUE表示忽略缺失值计算平均数
    a[is.na(a[,i]), i] <- ave

}

NA与NAN

• NA代表当数据不可得到或者丢失
• NAN代表非数值，比如0/0
• is.na（x）对于NA和NAN检验都是TRUE，is.nan(x)则只对NAN的元素显示TRUE