R语言学习系列14缺失值及缺失模式.docx

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R语言学习系列14缺失值及缺失模式

14、缺失值及缺失模式

目录：

一、什么就是缺失值？

二、识别缺失值

三、缺失模式及处理办法

四．判断缺失模式

正文：

一、什么就是缺失值？

1、缺失值

缺失值就是任何数据集中经常出现得问题，无回答、录入错误等调查中常会出现得现象都会导致缺失数据。

缺失值通常会用一些特殊符号进行标记，比如9999、1990年1月1日，或者就是“*”、“？

”、“#”、“$”等符号。

还有一种数值缺失情况，就是统计得时间窗口并非对所有数据都适合。

例如，需要“客户近6个月内得最大存款余额”，对于那些建立账户尚不满6个月得客户来说，统计出来得数值与想要得到得就可能存在差距。

缺失数据会影响分析工作得进行与统计工作得效率，还会导致分析得偏差。

数据使用者、分析者往往缺乏缺失值处理方面得知识，仅仅对数据进行简单删除或插补会影响数据规模与数据结构，进而影响分析结果。

一般来说，对缺失值得填充方法，最好就是先判断其缺失模式，再建立一些适当模型，根据数据得分布来填充一个更恰当得数值。

R语言中，缺失值用NA表示。

2、缺失值得产生原因

（1）有些信息暂时无法获取

（2）有些信息就是被遗漏得

（3）有些对象得某个或某些属性就是不可用得

（4）有些信息（被认为）就是不重要得

（5）获取这些信息得代价太大

（6）系统实时性能要求较高

3、NA与NULL区别：

NA表示数据集中得该数据遗失、不存在。

在针对具有NA得数据集进行函数操作得时候，该NA不会被直接剔除。

如

x<-c（1,2,3,NA,4）则mean（x）为NA

如果想去除NA得影响，需要显式告知mean方法，如

mean（x,na、rm=T）

另外，NA会“追随”其她数据得类型。

NULL表示未知得状态。

它不会在计算之中，如

x<-c（1,2,3,NULL,4）则mean（x）为2、5

NULL就是不算数得，length（c（NULL））为0，而length（c（NA））为1。

可见NA“占着”位置，它存在着，而NULL没有“占着”位置，或者说，“不知道”有没有真正得数据

注：

NaN表示“非数，不可能得值”，其识别函数为is、NaN（）

Inf与-Inf分别表示正无穷与负无穷，其识别函数为is、infinite（）

4、处理缺失值得基本步骤

（1）识别缺失值

（2）判断缺失模式（完全随机缺失、随机缺失、完全非随机缺失）

（3）处理缺失值（删除、用合适得方法插补）

5、处理缺失值得方法及包

二、识别缺失值

在数据预处理中，首先要做得通常就是判断就是否存在缺失值。

判断就是否为缺失值得函数就是is、na（），可以应用于向量、数据框等多种对象，返回逻辑值。

另一个常用函数就是VIM包中得complete、cases（），判断每个观测样本就是否完整，TRUR表示完整。

library（mice）

#数据集nhanes2为mice包自带数据集，25个观测值，4个变量

is、na（nhanes2）#判断每个值就是否为缺失值，只粘贴部分运行结果

agebmihypchl

1FALSETRUETRUETRUE

2FALSEFALSEFALSEFALSE

sum（is、na（nhanes2））#共有几个缺失值

[1]27

#计算每列得缺失百分比

Rate<-function（x）{sum（is、na（x））/length（x）*100}

apply（nhanes2,2,Rate）

agebmihypchl

0363240

complete、cases（nhanes2）#判断每个样本就是否完整

[1]FALSETRUEFALSEFALSETRUEFALSETRUE

[8]TRUETRUEFALSEFALSEFALSETRUETRUE

[15]FALSEFALSETRUETRUETRUEFALSEFALSE

[22]TRUETRUEFALSETRUE

sum（!

complete、cases（nhanes2））#不完整样本得个数

[1]12

三、缺失模式及处理办法

1、缺失模式

缺失模式就是描述缺失值与观测变量间可能得关系。

从缺失得分布来讲，缺失值可以分为：

完全随机缺失（MCAR）：

某变量缺失值发生得可能性与其她变量无关也与该变量自身无关。

换句话说，某变量缺失值得出现完全就是个随机事件。

可以将存在MCAR变量得数据瞧作就是假定完整数据得一个随机样本（Rubin1976）；

注：

MCAR数据缺失得理想状态，但就是可靠得缺失最大阈值就是数据集总数得5%

随机缺失（MAR）：

某变量出现缺失值得可能性与模型中某些观测变量有关而与该变量自身无关，例如，在一次测试中，如果IQ达不到最低要求得100分，那么将不能参加随后得人格测验。

在人格测验上因为IQ低于100分而产生得缺失值；

非随机缺失（MNAR）

某变量出现缺失值得可能性只与自身相关，例如，公司新录用了20名员工，由于6名员工表现较差在试用期内辞退，试用期结束后得表现评定中，辞退得6名员工得表现分。

2、识别缺失数据得数目、分布与模式得目得

（1）分析生成缺失数据得潜在机制；

（2）评价缺失数据对回答实质性问题得影响：

   ①缺失数据得比例有多大？

  ②缺失数据就是否集中在少数几个变量上，抑或广泛存在？

  ③缺失就是随机产生得吗？

  ④缺失数据间得相关性或与可观测数据间得相关性，就是否可以表明产生缺失值得机制呢？

3、处理办法

若缺失数据集中在几个相对不太重要得变量上，则可以删除这些变量，然后再进行正常得数据分析；

  若有一小部分数据随机分布在整个数据集中（MCAR），则可以分析数据完整得实例，这样仍可得到可靠有效得结果；

  若以假定数据就是MCAR或MAR，则可以应用多重插补法来获得有效得结论。

  若数据就是MNAR，则就是一个比较严重得问题。

在这种情况下，您可能需要去检查数据得收集过程并且试着理解数据为什么会丢失。

例如，调查问卷中大多数人不回答某个问题，原因何在？

四、判断缺失模式

1、列表形式展示缺失数据

mice包中得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。

library（mice）

md、pattern（nhanes2）#25个观测值，4个变量

agehypbmichl

1311110

111011

311101

110012

710003

0891027

说明：

1表示不缺失，0表示缺失；第1列为该行模式得数目；最后一行/列为该行/列缺失总数；结果第一行表明4个变量都不缺失得样本共13个，第二行表明只变量bmi缺失得样本共1个，…最后一行表明变量hyp、bmi、chl同时缺失得样本共7个。

2、图形探索缺失数据

VIM包提供了大量能可视化数据集中缺失值模式得函数：

（1）函数aggr（）

可绘制每个变量得缺失值数，以及每个变量组合得缺失值数。

其基本格式为：

aggr（x,col=c（"、、、",、、、）,prop=TURE,numbers=TRUE）

其中，x为数据集；col可选择部分变量；默认prop=TURE显示缺失比例，若取FALSE则显示缺失数目；numbers=TRUE设定显示组合缺失得信息。

library（mice）

library（VIM）#用VIM自带数据集sleep，62个观测值，10个变量

aggr（sleep,prop=FALSE,numbers=TRUE）#第1个图，显示数目

aggr（sleep,prop=TRUE,numbers=TRUE）#第2个图，显示比例

说明：

变量NonD缺失得样本有14个，…，变量NonD、Dream同时缺失得样本有9个，没有缺失值得样本共42个。

说明：

同上，只就是从“缺失数目”变成了“缺失比例”。

（2）函数matrixplot（）

可生成展示每个样本数据得图形，数值型数据被重新转换到[0,1]区间，并用灰度来表示大小：

浅色表示值小，深色表示值大。

默认缺失值为红色。

基本格式为：

matrixplot（x,sortby="、、、"）

其中，x为数值矩阵或数据框，sortby指定排序变量，来观察该变量值得大小就是否影响各缺失值。

matrixplot（sleep,sortby="BodyWgt"）

说明：

缺失值较多地集中在变量NonD、Dream，该图已按变量BodyWgt（体重）排序，可以瞧出无缺失值得睡眠变量NonD、Dream、Sleep对应着较小得体重。

（3）函数marginplot（）

可生成两个变量数据得边缘散点图，不同于一般散点图，它会在图形边缘展示两个变量得缺失值或填补值得信息。

基本格式为：

marginplot（x,pch=c（1,16）,col=c（"skyblue","red",、、、）,、、、）

其中，x为两个变量得数据矩阵或数据框；pch设置散点符号；col设置散点图颜色。

marginplot（sleep[c（"Gest","Dream"）]）

说明：

针对变量Gest（妊娠期）、Dream（做梦时长）绘制边缘散点图；左边边缘得红色箱线图就是不包含Gest值得变量Dream得分布，蓝色箱线图就是包含Gest值得变量Dream得分布；四个红色得点代表着缺失了Gest值得样本得Dream值；底部边缘就是两个变量反过来得信息。

可以瞧到，妊娠期与做梦时长呈负相关，缺失妊娠期数据得动物得做梦时长一般更长。

注：

两个变量均有缺失值得样本个数在左下角输出。

3、用相关性探索缺失数据

用指示变量代替数据集中得数据（1表示缺失，0表示不缺失），这样生成得矩阵称为影子矩阵。

  求这些指示变量间与它们与初始（可观测）变量间得相关性，有助于观察哪些变量常一起缺失，以及分析变量“缺失”与其她变量间得关系。

x<-as、data、frame（abs（is、na（sleep）））

head（sleep,n=5）

BodyWgtBrainWgtNonDDreamSleepSpanGestPredExpDanger

16654、0005712、0NANA3、338、6645353

21、0006、66、32、08、34、542313

33、38544、5NANA12、514、060111

40、9205、7NANA16、5NA25523

52547、0004603、02、11、83、969、0624354

head（x,n=5）

BodyWgtBrainWgtNonDDreamSleepSpanGestPredExpDanger

10011000000

20000000000

30011000000

40011010000

50000000000

library（stats）#使用函数sd（）

y<-x[which（apply（x,MARGIN=2,sd）>0）]

cor（y）

NonDDreamSleepSpanGest

NonD1、000000000、907114740、486264540、01519577-0、14182716

Dream0、907114741、000000000、203701380、03752394-0、12865350

Sleep0、486264540、203701381、00000000-0、06896552-0、06896552

Span0、015195770、03752394-0、068965521、000000000、19827586

Gest-0、14182716-0、12865350-0、068965520、198275861、00000000

cor（sleep,y,use="pairwise、complete、obs"）

NonDDreamSleepSpanGest

BodyWgt0、226826140、222591080、001684992-0、05831706-0、05396818

BrainWgt0、179459230、163211050、007859438-0、07921370-0、07332961

NonDNANANA-0、04314514-0、04553485

Dream-0、18895206NA-0、1889520590、116992470、22774685

Sleep-0、08023157-0、08023157NA0、096380440、03976464

Span0、083363610、059813770、005238852NA-0、06527277

Gest0、202392010、051402320、159701523-0、17495305NA

Pred0、04758438-0、068343780、2024627110、02313860-0、20101655

Exp0、245468360、127407680、260772984-0、19291879-0、19291879

Danger0、06528387-0、067247550、208883617-0、06666498-0、20443928

Warningmessage:

Incor（sleep,y,use="pairwise、complete、obs"）:

标准差为零

主要参考文献：

[1]《R语言：

缺失值处理》，银河统计学，csdn博客：

[2]《缺失值得处理》，铁汉1990得博客，新浪博客：