R語言|資料預處理--3缺失值離群點處理
查詢包含缺失值的總行數
缺失值包括：NA，NULL和0值等
1、NA值處理：
判斷為NA的座標：which(is.na(a))[1] 4注意：任意值與NA算術操作都為NA
> n.missing <- rowSums(is.na(cup98))#求每行的缺失值總個數
> tab.missing<- table(n.missing)
> tab.missing
n.missing
0 1 2 3 4 5 6 7
6782 36864 23841 13684 11716 2483 41 1
2
data <- read.csv(file="F:\\R\\資料集\\P2P\\信用評分模型\\cs-training.csv", row.names=F)
#去掉id
data1 <- data[,-1]
head(data1)
#對列進行重新命名
names(data1) <-c("y", paste("x", 1:10, sep = ""))
2）檢視資料集的缺失值分佈
library(mice)
#matrixplot(data1)
md.pattern(data1)
#可以看到x5變數和x10變數，即MonthlyIncome變數和NumberOfDependents
3）對於缺失值的處理方法非常多，例如基於聚類的方法，基於迴歸的方法，基於均值的方法，其中最簡單的方法是直接移除，但是在本文中因為缺失值所佔比例較高，直接移除會損失大量觀測，因此並不是最合適的方法。在這裡，我們使用KNN方法對缺失值進行填補。
library(DMwR)
traindata <-knnImputation(data1,k=10,meth = "weighAvg")
#write.csv(traindata, "F:\\R\\資料集\\P2P\\信用評分模型
str(traindata)
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