如何在r中用中位数替换na

您可以使用 R 中dplyr和Tidyr包中的函数，使用以下方法将 NA 值替换为中位数：

方法1：用列中的中位数替换NA值

 df %>% mutate(across(col1, ~replace_na(., median(., na. rm = TRUE ))))

方法2：用多列中的中位数替换NA值

 df %>% mutate(across(c(col1, col2), ~replace_na(., median(., na. rm = TRUE ))))

方法3：将所有数值列中的NA值替换为中位数

 df %>% mutate(across(where(is. numeric ), ~replace_na(., median(., na. rm = TRUE ))))

以下示例展示了如何在实践中使用以下数据框使用每种方法：

 #create data frame
df <- data. frame (player=c('A', 'B', 'C', 'D', 'E'),
                 points=c(17, 13, NA, 9, 25),
                 rebounds=c(3, 4, NA, NA, 8),
                 blocks=c(1, 1, 2, 4, NA))

#view data frame
df

  player points rebounds blocks
1 to 17 3 1
2 B 13 4 1
3 C NA NA 2
4 D 9 NA 4
5 E 25 8 NA

示例 1：将 NA 值替换为列中的中位数

下面的代码展示了如何用点列的中值替换点列中的NA值：

 library (dplyr)
library (tidyr)

#replace NA values in points column with median of points column
df <- df %>% mutate(across(points, ~replace_na(., median(., na. rm = TRUE ))))

#view updated data frame
df

  player points rebounds blocks
1 to 17 3 1
2 B 13 4 1
3 C 15 NA 2
4 D 9 NA 4
5 E 25 8 NA

分数列中的中值为 15，因此分数列中的 NA 值替换为 15。

所有其他列保持不变。

示例2：用多列中的中位数替换NA值

下面的代码展示了如何将点列和块列中的NA值替换为其各自的列中位数：

 library (dplyr)
library (tidyr)

#replace NA values in points and blocks columns with their respective medians
df <- df %>% mutate(across(c(points, blocks), ~replace_na(., median(., na. rm = TRUE ))))

#view updated data frame
df

  player points rebounds blocks
1 to 17 3 1.0
2 B 13 4 1.0
3 C 15 NA 2.0
4 D 9 NA 4.0
5 E 25 8 1.5

请注意，点列和块列中的 NA 值均已替换为各自的列中位数。

示例 3：将所有数字列中的 NA 值替换为中位数

以下代码展示了如何将每个数字列中的 NA 值替换为其各自的中值：

 library (dplyr)
library (tidyr)

#replace NA values in all numeric columns with their respective medians
df <- df %>% mutate(across(where(is. numeric ), ~replace_na(., median(., na. rm = TRUE ))))

#view updated data frame
df

  player points rebounds blocks
1 to 17 3 1.0
2 B 13 4 1.0
3 C 15 4 2.0
4 D 9 4 4.0
5 E 25 8 1.5

请注意，所有数字列中的 NA 值均已替换为其各自的列中位数。

唯一非数字的列（玩家）保持不变。

其他资源

以下教程解释了如何在 dplyr 中执行其他常见任务：

如何使用 dplyr 过滤包含特定字符串的行
如何使用 dplyr 删除行
如何在 dplyr 中使用 across() 函数