r语言impute（r语言import函数属于哪个包）
摘要：
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r语言空白数据替换为另一行的
1、该参数值设置为TRUE时，数据框中的变量名将会被检查，以确保符在语法上是有效的变量名称。 （15）fill 逻辑值。
2、read.xlsx(filename，sheet=1，head=T)如果第一行是数据，head=T会让第一列数据就会被强制为变量名，head=F则相反，这个需要xlsx包。
3、variable[condition] - expression 语句variable[condition] - expression将仅在condition的值为TRUE时执行赋值。
4、读取wet.txt需要转换的目标矩阵，显示原行列。
5、首先读入这个表格，有相应的函数，在R中就是一个数据框结构，类似矩阵。
r数据中带有?
NaN R中的无定义数用NaN表示，即“Not a Number（非数）”。 不过在R中，R实际上是把NaN视作一个数的，当其参与运算时，返回结果总是NaN。
方法/步骤 首先打开R，你会看到这个界面，这就是R的操作框，其中“”是提示符，不用理会。我们可直接在提示符后进行操作。或者也可以点击左上角的【文件】，然后选择【新建程序脚本】，在脚本中输入你要运行的程序代码。
R软件可以用array()函数直接构造数组，其构造形式为：数据框与矩阵类似，为二维，其数据框中各列的数据类型可以不同，但是长度必须一样。数据框在生物数据中用得比较多，是非常重要的一类数据类型。
R语言数据结构主要有以下四种：向量：一串相同类型的数据，不限于数字，字符，逻辑都可以，单独拿出来的一列。什么是看做一个整体，一个向量里有若干个数据，它们组成一个整体之后，可以拥有一个共同的名字。
写公式：在最后入库日期项目下B2中输入公式：=MAX((入库明细！$A$2：$A$26=$A2)*(入库明细！$H$2：$H$26))，这是一个数组公式，请用三键确认（ctrl+shift+enter)。
在复制到输出流时，这些序列导致它们的相关操作在有此功能的设备上显示： \\ 反斜杠\a 警告\b 退格\f 换页\n 换行\r 回车\t 跳格\v 垂直跳格\ddd ddd 是 2 或 3 位八进制数字。
53-R语言中缺失值处理方法
1、使用平均值填充：使用随机值填充：同样，还可以使用min，max，median来估算缺失值。aregImpute ()自动识别变量类型并相应地处理它们：输出显示预测缺失值的 R 2 值， 数值越高，预测的数值越好。
2、在缺失数很少且数据量很大的时候，直接删除法的效率很高，而且通常对结果的影响不会太大。
3、用NA remove条件语句即可，例如求和公式中添加na.rm=TRUE就可以把缺失值去除，向量个数也对应减少。如果数据集中包含NA，那么所有的计算都会有问题。
4、处理数据缺失的一般步骤：识别缺失数据 检测导致数据缺失的原因 删除包含缺失值的实例或用合理的数值代替（插补）缺失值。
R语言Hmisc总是加载不正确,没有impute函数是为什么呢?跪求
R语言中， NA 代表缺失值， NaN 代表不可能值， Inf 和 -Inf 代表正无穷和负无穷。在这里，推荐使用 is.na ， is.nan ， is.finite ， is.infinite 4个函数去处理。
R语言缺失值处理
如果出现了缺失值，可以把缺失值赋值为2，单独作为一类。由于将缺失值赋值，在统计时就不会把它当做缺失值删除，避免了由于这一个变量缺失而导致整个观测值被删除的情况。
然后，使用预测均值匹配(缺省值)来估算缺失值。使用平均值填充：使用随机值填充：同样，还可以使用min，max，median来估算缺失值。
在R语言中，null值通常表示缺失值。可以使用is.na()函数来判断数据中是否存在缺失值，并使用subset()函数或na.omit()函数删除缺失值。
处理数据缺失的一般步骤：识别缺失数据 检测导致数据缺失的原因 删除包含缺失值的实例或用合理的数值代替（插补）缺失值。
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