数据分析中R语言缺失值的判断和处理方法有哪些？

R语言是一种用来进行数据分析、绘图的解释型语言。而我们在数据分析过程中会遇到许多缺失值，我们必须对这些缺失值进行处理，才能更好地进行下一步工作。今天小编跟大家分享R语言缺失值的判别和处理方法，希望对大家研究和学习R语言有帮助。

一、R语言中的缺失值NA

在R语言中通常用NA来表示缺失值，NA表示数据集中，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，不会直接剔除这个NA。

二、R语言识别缺失值

NA：代表缺失值;

NaN：代表不可能的值;

Inf：代表正无穷;

-Inf：代表负无穷。

is.na()：识别缺失值;

is.nan()：识别不可能值;

is.infinite()：无穷值。

is.na()、is.nan()和is.infinte()函数的返回值示例

列表显示缺失值：

> library(mice)

> data(sleep,package="VIM")

> md.pattern(sleep)

三、R语言探索缺失值模式

在R语言中是利用mice包中的md.pattern函数来探索缺失值模式的。

library(mice)

md.pattern(sleep)

通过上图，我们可以看出：左边图能够显示出每个变量中含缺失值得个数，右边图能够显示出变量组合的缺失值个数

四、R语言缺失值处理

1.如果缺失数据较少时，可以直接删除相应样本

删除缺失数据样本的前提为：缺失数据的比例较少，并且缺失数据是随机出现的，这种情况下，删除缺失数据之后对于分析结果的影响不是很大。

2.对缺失数据进行插补

(1)如果满足正态分布，用平均值进行填补;

(2)如果偏态分布或者离群值的分，布用中位数进行填补。

注意：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。

(3)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。能够用mice包实现。

3.利用对缺失数据不敏感决策树等分析方法