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雷达卡
今天给大家带来脚本是缺失值处理的。为什么说这一块呢？因为我经常看到大家在用excel对缺失值进行插补，这种也是一个很好的方法，但是比较耗费时间，换句话来说性价比极低。有没有好办法呢，答案是肯定有！！
python的Numpy库中pd.fillna函数就可以搞定，语言非常简洁、方便！看到这里你是不是突然紧张一下，这一期不会是上python教程吧。哈哈哈，我个人不是特别喜欢python的语法，所以也只是在上机器学习中上python（因为python跑的更快一些），所以这一期咱们还是用R。说到缺失值，不得不提缺失值的类型，随机缺失（MAR，Missing at Random）、完全随机缺失（MCAR，Missing Completely at Random）、非随机缺失（MNAR，Missing not at Random），因为每一种缺失类型对应着不同的填补方法，一般情况下缺失数据属于随机缺失、完全随机缺失，也只有这两种类型的据能够填补，至于自己数据属于哪一类网上很多教程，本文不再阐述啦。因为我赶着打酱油去。
在R语言中，据我所知好像没有包可以快速帮我们去填补一些缺失数据（当然一些基于算法的插补除外），因此对我们来说十分的不便利。基于此，我写了几个小脚本可供大家使用。
二、操作代码1、删除法删除法即个案的所有变量中只要存在缺失值，即将变量进行删除。这个比较简单，R里面有函数可以实现。代码如下
- data=read.xlsx("处理后.xlsx")#data为传入的数据new_data=na.omit(data) #删除存在存在缺失值的个案
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