脏数据-缺失值处理

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作者简介

勾蒙蒙，R语言资深爱好者。

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脏数据-数据量纲差异

地形图绘制

R语言——初步认识

没有高质量的数据，就没有高质量的数据挖掘结果。当你拿到一组数据，常规急迫性思维就是尽快把数据模拟、分析、预测以及制图，然而除非常完美的数据之外，结果往往差强人意，归结其原因，你可能是忽略了这组数据中的脏数据！对于脏数据，你是否了解，是否会处理，决定了后续数据分析的结果！

脏数据的存在形式主要有以下几种：

1、缺失值

2、异常值

3、数据的量纲差异

4、多重共线性

接下来几天将用几篇文章依次对脏数据及其处理方式逐一进行说明……

缺失值

即在数据观测中缺测、露测以及缺少记录的数据。对少量缺失数据，可进行手动删除或其他处理，然而面对大量的缺失数据，手动处理则不可弄，下文将以一组实际案例对缺失值的处理进行详细的说明！

文章数据来源于泰坦尼克号沉船存活数据，一个特殊的时代造就了杰克和罗丝感天动地的爱情故事，也为科学留下了宝贵的数据，正所谓:我在你的航程上，你在我的记忆里！

Kaggle中经常会遇到无法注册的情况，详细教程请参考https://blog.csdn.net/FrankieHello/article/details/78230533，亲测有效！

####导入数据集 Data<-read.csv("train.csv") View(Data) ##查看数据结构 Str(Data)

数据共891行，12个变量

$PassengerID：乘客编号 $Survived：活情况（存活：1，死亡：0） $pclsss：船舱等级 $name：乘客姓名 $sex：乘客性别 $age：乘客年龄 $sibsp：同程的兄弟姐妹/配偶 $parch：同程的父母/小孩 $ticket：船票编号 $fare：船票价格 $cabin：客舱号 $embark：登船地点 ##查看数据情况 Summary(Data)

##查看数据的缺失情况 library(VIM) aggr(Data,prop=FALSE,number=TRUE)

由此可以看出，Survived缺失值为54个，Age字段上缺失值较多，为177个，Fare缺失值为3个。若不及时处理，会对后续的数据分析造成一定的影响。

##处理Fare的缺失值 line<-which(is.na(Data$Fare)) Data[c(line),]

可以发现Fare值为NA的的舱位等级为3等，因此可以考虑用3等舱票价的中位数对Fare值进行处理：

##缺失值中位数处理 newdata<-Data[-c(line),] newfare<-newdata[which(newdata$Pclass==3),10] median(newfare) Data[c(line),10]=median(newfare) ##Age相对缺失的比较多，采用回归法进行插补，首先将Age的存在以及缺失值进行分开 line<-which(is.na(Data$Age)==T) no<-Data[c(line),] exist<-Data[-c(line),] ##建立回归关系 model<-lm(Age~Pclass+Sex+SibSp+Parch+Fare+Embarked,data=exist) summary(model) ##预测 predict<-predict(model,newdata=no)

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