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R语言:缺失值的处理_NA与NULL的区别_识别缺失值NA

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R语言:缺失值的处理

一.什么是缺失值,NA与NULL的区别

(1)NA表示数据集中的该数据遗失、不存在。在针对具有NA的数据集进行函数操作的时候,该NA不会被直接剔除。如x<-c(1,2,3,NA,4),取mean(x),则结果为NA,如果想去除NA的影响,需要显式告知mean方法,如 mean(x,na.rm=T);NA是没有自己的mode的,在vector中,它会“追随”其他数据的类型,比如刚刚的x,mode(x)为numeric,mode(x[4])亦然

(2) NULL表示未知的状态。它不会在计算之中,如x<-c(1,2,3,NULL,4),取mean(x),结果为2.5。NULL是不算数的,length(c(NULL))为0,而length(c(NA))为1。可见NA“占着”位置,它存在着,而NULL没有“占着”位置,或者说,“不知道”有没有真正的数据。

二.识别缺失值NA

在R语言中缺失值通常以NA表示,判断是否缺失值的函数是is.na。
另一个常用到的函数是complete.cases,它对数据框进行分析,判断某一观测样本是否完整。
下面我们读取VIM包中的sleep数据作为例子,它的样本数为62,变量数为10,由complete.cases函数计算可知完整的样本个数为42。

data(sleep, package=”VIM”)
dim(sleep)
sum(complete.cases(sleep))
#可以使用vim包的aggr函数以图形方式描述缺失数据
aggr(sleep)

上面的左图显示各变量缺失数据比例,右图显示了各种缺失模式和对应的样本数目,显示nond和dream经常同时出现缺失值。

三、识别缺失数据的模式

存在缺失数据情况下,需进一步判断缺失数据的模式是否随机。在R中是利用mice包中的md.pattern函数。

library(mice)
md.pattern(sleep)
上表中的1表示没有缺失数据,0表示存在缺失数据。第一列第一行的42表示有42个样本是完整的,第一列最后一行的1表示有一个样本缺少了span、dream、nond三个变量,最后一行表示各个变量缺失的样本数合计。

四、处理缺失数据

对于缺失数据通常有三种应付手段:
(1)当缺失数据较少时直接删除相应样本
删除缺失数据样本,其前提是缺失数据的比例较少,而且缺失数据是随机出现的,这样删除缺失数据后对分析结果影响不大。

(2)对缺失数据进行插补
用变量均值或中位数来代替缺失值,其优点在于不会减少样本信息,处理简单。但是缺点在于当缺失数据不是随机出现时会产成偏误。
多重插补法(Multiple imputation):多重插补是通过变量间关系来预测缺失数据,利用蒙特卡罗方法生成多个完整数据集,再对这些数据集分别进行分析,最后对这些分析结果进行汇总处理。可以用mice包实现。

(3)使用对缺失数据不敏感的分析方法,例如决策树。

基本上缺失数据处理的流程是首先判断其模式是否随机,然后找出缺失的原因,最后对缺失值进行处理。

exp 1

library(mice)
imp=mice(sleep,seed=1234)
fit=with(imp,lm(Dream~Span+Gest))
pooled=pool(fit)
summary(pooled)

#在R语言中实现方法是使用mice包中的mice函数,生成多个完整数据集存在imp中,再对imp进行线性回归,最后用pool函数对回归结果进行汇总。汇总结果的前面部分和普通回归结果相似,nmis表示了变量中的缺失数据个数,fmi表示fraction of missing information,即由缺失数据贡献的变异

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