Rで欠損値NAを処理の方法
Rのデータフレームでは、欠損値はNAで表され、以下のような方法で処理できます。
- 欠損値を削除する：関数na.omit()を使用すると、欠損値を含む観測行または変数列を削除できます。これにより、欠損値を含む観測行または変数列全体が削除されます。
- 欠損値の置換：is.na() 関数で欠損値を判定して、[ ] 関数または replace() 関数で欠損値を指定の値に置換します。例えば、dataframe[is.na(dataframe)] <- 0 とするとすべての欠損値を 0 に置換できます。
- 欠損値の補完：数値変数の欠損値の補完には、na.approx()関数またはna.spline()関数を使用できます。これらの関数は、既存のデータ点に基づいて線形またはスプライン補完を実行します。
- 欠損値を他の手法で補完する:欠損値は平均値、中央値、最頻値、ランダムサンプリングなどの手法でも補完でき、手法はデータの性質や特徴によって異なります。
欠損値の処理は、状況に応じて適した方法を選択する必要があります。一般的に、データの特徴と背景を把握した上で、欠損値を処理するための適切な方法を選択する必要があります。
