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R语言填充数据集中的缺失值

2022年07月19日171tuyile006

本文介绍用简单方法快速替换缺失值。实际应用中要根据实际情况选择合适的方式填充缺失值。

填充数据框缺失值

通常我们会用特定列的均值或中位数填充数据框列的缺失值。对应的代码大概如下:

df$col[is.na(df$col)] <- mean(df$col, na.rm=TRUE) 

如果所有列都是数值类型,可以使用下面代码模板:

for(i in 1:ncol(df)) { 
  df[ , i][is.na(df[ , i])] <- mean(df[ , i], na.rm=TRUE) 
} 

在这里插入图片描述

示例

#create data frame 
df <- data.frame(var1=c(1, NA, NA, 4, 5), 
                 var2=c(7, 7, 8, NA, 2), 
                 var3=c(NA, 3, 6, NA, 8), 
                 var4=c(1, 1, 2, 8, 9)) 
 
#replace missing values in first column with mean of first column 
df$var1[is.na(df$var1)] <- mean(df$var1, na.rm=TRUE) 
 
#view data frame with missing values replaced 
df 
 
#       var1 var2 var3 var4 
# 1 1.000000    7   NA    1 
# 2 3.333333    7    3    1 
# 3 3.333333    8    6    2 
# 4 4.000000   NA   NA    8 
# 5 5.000000    2    8    9 
 
## 一次性使用中位数替换 
 
for(i in 1:ncol(df)) { 
  df[ , i][is.na(df[ , i])] <- median(df[ , i], na.rm=TRUE) 
} 
 
df 
 
#       var1 var2 var3 var4 
# 1 1.000000    7    6    1 
# 2 3.333333    7    3    1 
# 3 3.333333    8    6    2 
# 4 4.000000    7    6    8 
# 5 5.000000    2    8    9 

上面示例一次性成功填充了所有缺失值,但有时会遇到列不一定都是数值类型,如有字符型,遇到字符类型则不能求均值,只能用众数填充。这是就会遇到动态引用变量问题,下面我们来介绍如果动态引用变量。

dplyr mutate函数动态引用变量

要在mutate函数中动态引用变量,需要使用 !! 操作符,文档中描述如下:

!! 操作符去掉参数的引号,并在上下文环境中立刻评估其值。
我们可以使用rlang::sym(bolname)函数:指定字符串参数返回变量符号, 与直接使用.data[[bolname]] 效果一样。

library(pacman) 
p_load(dplyr, tibble) 
 
df1 <- tibble(a=c(1,2,3,4), b=c("a","b","c","d")) 
for (cn in colnames(df1)) { 
  if(cn %in% names(df1[, sapply(df1, is.numeric)])){ 
    df1 %>% mutate(!!cn := !!rlang::sym(cn) * 2) -> df1 
    # df1 %>% mutate(!!cn := .data[[cn]] * 2) -> df1 
  } 
} 
df1 
 
#       a b     
#   <dbl> <chr> 
# 1     2 a     
# 2     4 b     
# 3     6 c     
# 4     8 d  

批量替换tibble变量缺失值

上面解决了在mutate函数中动态引用变量,下面这个示例,对于数值类型缺失值用均值填充,字符类型使用众数函数填充。

library(pacman) 
p_load(tidyverse) 
 
 
rv <- c(11, 18, 19, 21, 29, 46, 21) 
rc <- c("a", "b", "c", "a", "d", "b", "e", "a", "c" ) 
 
## 定义函数返回众数 
imode <- function(v) { 
 uniqv <- unique(v) 
 uniqv[which.max(tabulate(match(v, uniqv)))] 
} 
 
# imode(rv) 
# imode(rc) 
  
df<-tibble(id=seq(1,10),  
           ca=c(10,9,8,7,NA,NA,20,15,12,NA),  
           cb=factor(c("A","B","A","A","","B","A","B","","A")), 
           cc=factor(c("","BB","CC","BB","BB","CC","AA","BB","","AA")), 
           cd=c(NA,20,18,22,18,17,19,NA,17,23) 
           ) 
# df 
 
## 动态获取变量值 
 
for (col in colnames(df)) { 
  if (col %in% names(df[,sapply(df, is.numeric)])) { 
    ## 动态替换数值变量中NA值为均值 
    df <- df  %>%  
          mutate(!!col := replace(.data[[col]], is.na(.data[[col]]), mean(.data[[col]], na.rm=TRUE)) ) 
    # mutate(!!col := replace(!!rlang::sym(col), is.na(!!rlang::sym(col)), mean(.data[[col]], na.rm=TRUE)) ) 
  } 
  else { 
    ## 动态替换字符变量中NA值为均值 
    print(replace(.data[[col]], .data[[cols]]=="", imode(.data[[col]]))) 
    df <- df %>%  
          mutate(!!col := replace(.data[[col]], .data[[col]]=="", imode(.data[[col]]))) 
    # mutate(!!col := replace(!!(rlang::sym(col)), !!rlang::sym(col)=="", imode(!!rlang::sym(col))) ) 
  } 
} 
 
df 
#       id    ca cb    cc       cd 
#    <dbl> <dbl> <fct> <fct> <dbl> 
#  1     1  10   A     BB     19.2 
#  2     2   9   B     BB     20   
#  3     3   8   A     CC     18   
#  4     4   7   A     BB     22   
#  5     5  11.6 A     BB     18   
#  6     6  11.6 B     CC     17   
#  7     7  20   A     AA     19   
#  8     8  15   B     BB     19.2 
#  9     9  12   A     BB     17   
# 10    10  11.6 A     AA     23   

上面代码有几点解释下:

  • colnames函数返回数据集的变量名称集合;names 函数功能类似,最大区别是前者只能用于而为数据结构,如矩阵、数据框,而names只能用于数据框;另外names可用于vector,colnames用于vector返回NULL。

  • sapply(df, is.numeric) 返回 df 中所有数值类型的变量。

  • dplyr包可使用:= 符号给动态变量赋值。


本文参考链接:https://blog.csdn.net/neweastsun/article/details/122147826
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