本站分享:大数据、数据分析师考试认证培训,包括:Python培训Excel培训Matlab培训SPSS培训SAS培训R语言培训Hadoop培训Amos培训Stata培训Eviews培训广告位

R语言缺失值处理_r语言缺失值处理

r语言 cdadata 3433℃

R语言缺失值处理_r语言缺失值处理

数据缺失有多种原因,而大部分统计方法都假定处理的是完整矩阵、向量和数据框。

缺失数据的分类:

完全随机缺失:若某变量的缺失数据与其他任何观测或未观测变量都不相关,则数据为完全随机缺失(MCAR)。

随机缺失:若某变量上的缺失数据与其他观测变量相关,与它自己的未观测值不相关,则数据为随机缺失(MAR)。

非随机缺失:若缺失数据不属于MCAR或MAR,则数据为非随机缺失(NMAR) 。

处理缺失数据的方法有很多,但哪种最适合你,需要在实践中检验。

下面一副图形展示处理缺失数据的方法:

R语言缺失值处理_r语言缺失值处理
处理数据缺失的一般步骤:

1、识别缺失数据

2、检测导致数据缺失的原因

3、删除包含缺失值的实例或用合理的数值代替(插补)缺失值。

1、识别缺失数据:

R语言中,NA代表缺失值,NaN代表不可能值,Inf-Inf代表正无穷和负无穷。

在这里,推荐使用is.nais.nanis.finiteis.infinite4个函数去处理。

x<-c(2,NA,0/0,5/0)
#判断缺失值
is.na(x)
#判断不可能值
is.nan(x)
#判断无穷值
is.infinite(x)
#判断正常值
is.finite(x)

R语言缺失值处理_r语言缺失值处理
推荐一个函数:complete.case()可用来识别矩阵或数据框中没有缺失值的行!

展示出数据中缺失的行(数据集sleep来自包VIM)

sleep[!complete.cases(sleep),]
R语言缺失值处理_r语言缺失值处理
判断数据集中有多少缺失

针对复杂的数据集,怎么更好的探索数据缺失情况呢?

mice包中的md.pattern()函数可以生成一个以矩阵或数据框形式展示缺失值模式的表格。

R语言缺失值处理_r语言缺失值处理
备注:0表示变量的列中没有缺失,1则表示有缺失值。

第一行给出了没有缺失值的数目(共多少行)。

第一列表示各缺失值的模式。

最后一行给出了每个变量的缺失值数目。

最后一列给出了变量的数目(这些变量存在缺失值)。

在这个数据集中,总共有38个数据缺失。

图形化展示缺失数据:

aggr(sleep,prop=F,numbers=T)
R语言缺失值处理_r语言缺失值处理
matrixplot(sleep)

R语言缺失值处理_r语言缺失值处理
浅色表示值小,深色表示值大,默认缺失值为红色。

marginmatrix(sleep)

上述变量太多,我们可以选出部分变量展示:

x <- sleep[, 1:5]
x[,c(1,2,4)] <- log10(x[,c(1,2,4)])
marginmatrix(x)

R语言缺失值处理_r语言缺失值处理

为了更清晰,可以进行成对展示:

marginplot(sleep[c(“Gest”,”Dream”)])

R语言缺失值处理_r语言缺失值处理
在这里(左下角)可以看到,Dream和Gest分别缺失12和4个数据。

左边的红色箱线图展示的是在Gest值缺失的情况下Dream的分布,而蓝色箱线图展示的Gest值不缺失的情况下Dream的分布。同样的,Gest箱线图在底部。

2、缺失值数据的处理

行删除法:数据集中含有缺失值的行都会被删除,一般假定缺失数据是完全随机产生的,并且缺失值只是很少一部分,对结果不会造成大的影响。

即:要有足够的样本量,并且删除缺失值后不会有大的偏差!

行删除的函数有na.omit()complete.case()

newdata<-na.omit(sleep)
sum(is.na(newdata))
newdata<-sleep[complete.cases(sleep),]
sum(is.na(newdata))

均值/中位数等填充:这种方法简单粗暴,如果填充值对结果影响不怎么大,这种方法倒是可以接受,并且有可能会产生令人满意的结果。

方法1:

newdata<-sleep
mean(newdata$Dream,na.rm = T)
newdata[is.na(newdata$Dream),”Dream”]<-1.972

方法2:

Hmisc包更加简单,可以插补均值、中位数等,你也可以插补指定值。

library(Hmisc)
impute(newdata$Dream,mean)
impute(newdata$Dream,median)
impute(newdata$Dream,2)

mice包插补缺失数据:链式方程多元插值,首先利用mice函数建模再用complete函数生成完整数据。

下图展示mice包的操作过程:

R语言缺失值处理_r语言缺失值处理
mice():从一个含缺失值的数据框开始,返回一个包含多个完整数据集对象(默认可以模拟参数5个完整的数据集)

with():可依次对每个完整数据集应用统计建模

pool():将with()生成的单独结果整合到一起

library(mice)
newdata<-sleep
data<-mice(newdata,m = 5,method=’pmm’,maxit=100,seed=1)
在这里,m是默认值5,指插补数据集的数量

插补方法是pmm:预测均值匹配,可以用methods(mice)查看其他方法

maxit指迭代次数,seed指设定种子数(和set.seed同义)

R语言缺失值处理_r语言缺失值处理
概述插补后的数据:

summary(data)

R语言缺失值处理_r语言缺失值处理
在这上面可以看到数据集中变量的观测值缺失情况,每个变量的插补方法,VisitSequence从左至右展示了插补的变量,预测变量矩阵(PredictorMatrix)展示了进行插补过程的含有缺失数据的变量,它们利用了数据集中其他变量的信息。(在矩阵中,行代表插补变量,列代表为插补提供信息的变量, 1
和0分别表示使用和未使用。)

查看整体插补的数据:

data$imp

查看具体变量的插补数据:

data$imp$Dream

最后,最重要的是生成一个完整的数据集

completedata<-complete(data)

R语言缺失值处理_r语言缺失值处理

判断还有没有缺失值,如果没有,结果返回FLASE

anyNA(completedata)

针对以上插补结果,我们可以查看原始数据和插补后的数据的分布情况

library(lattice)
xyplot(data,Dream~NonD+Sleep+Span+Gest,pch=21)
R语言缺失值处理_r语言缺失值处理
图上,插补值是洋红点呈现出的形状,观测值是蓝色点。

densityplot(data)
R语言缺失值处理_r语言缺失值处理
图上,洋红线是每个插补数据集的数据密度曲线,蓝色是观测值数据的密度曲线。

stripplot(data, pch = 21)
R语言缺失值处理_r语言缺失值处理

上图中,0代表原始数据,1-5代表5次插补的数据,洋红色的点代表插补值。

下面我们分析对数据拟合一个线性模型:

完整数据:

library(mice)
newdata<-sleep
data<-mice(newdata,m = 5,method=’pmm’,maxit=100,seed=1)
model<-with(data,lm(Dream~Span+Gest))
pooled<-pool(model)
summary(pooled)
R语言缺失值处理_r语言缺失值处理

fim指的是各个变量缺失信息的比例,lambda指的是每个变量对缺失数据的贡献大小

缺失数据(在运行中,自动会行删除):
lm.fit <- lm(Dream~Span+Gest, data = sleep,na.action=na.omit)
summary(lm.fit)

R语言缺失值处理_r语言缺失值处理
完整数据集和缺失数据集进行线性回归后,参数估计和P值基本一直。缺失值是完全随机产生的。如果缺失比重比较大的话,就不适合使用行删除法,建议使用多重插补法。

kNN插值法:knnImputation函数使用k近邻方法来填充缺失值。对于需要插值的记录,基于欧氏距离计算k个和它最近的观测。接着将这k个近邻的数据利用距离逆加权算出填充值,最后用该值替代缺失值。

library(DMwR)
newdata<-sleep
knnOutput <- knnImputation(newdata)
anyNA(knnOutput)

head(knnOutput)

R语言缺失值处理_r语言缺失值处理

目前,处理缺失值还有其他方法:

R语言缺失值处理_r语言缺失值处理

当前,还有成对删除方法,但已经过时,虽然看起来,成对比较应用了所有的数据,但每次两组比较计算都是用到的不同数据集,这将会最终结果造成一定影响!!!

转载请注明:数据分析 » R语言缺失值处理_r语言缺失值处理

喜欢 (5)or分享 (0)