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Fehlende Werte in R mit Tidyr und der Fill-Funktion füllen
Einleitung
Fehlende Werte sind ein häufiges Problem in realen Datensätzen. Sie können aus verschiedenen Gründen entstehen, z. B. durch fehlende Antworten in Umfragen, ungültige Eingaben oder Messfehler. Der Umgang mit fehlenden Werten ist wichtig, um Verzerrungen in statistischen Analysen und Schlussfolgerungen zu vermeiden.
R bietet eine Vielzahl von Möglichkeiten, mit fehlenden Werten umzugehen. Die tidyr-Bibliothek und die fill()-Funktion sind besonders nützlich für das Imputieren von fehlenden Werten auf eine saubere und reproduzierbare Weise.
Was ist Tidyr?
Tidyr ist eine R-Bibliothek, die Daten manipulation bietet, um sie in „tidy“ Form zu bringen. „Tidy“ Daten sind Daten, bei denen jede Zeile eine Beobachtung und jede Spalte eine Variable darstellt. Dies erleichtert die Arbeit mit Daten und die Durchführung von Analysen.
Die Fill-Funktion
Die fill()-Funktion in tidyr kann verwendet werden, um fehlende Werte in einem Datenrahmen zu füllen. Sie bietet verschiedene Optionen zum Imputieren fehlender Werte, darunter:
* Mittelwert: Füllt fehlende Werte mit dem arithmetischen Mittel der nicht fehlenden Werte in der Spalte.
* Median: Füllt fehlende Werte mit dem Median der nicht fehlenden Werte in der Spalte.
* Modus: Füllt fehlende Werte mit dem häufigsten Wert in der Spalte.
* Konstante: Füllt fehlende Werte mit einer benutzerdefinierten Konstanten.
* Nach vorne ausfüllen: Füllt fehlende Werte mit dem letzten nicht fehlenden Wert in der Spalte.
* Nach hinten ausfüllen: Füllt fehlende Werte mit dem ersten nicht fehlenden Wert in der Spalte.
Verwendung der Fill-Funktion
Die fill()-Funktion kann auf einen Datenrahmen angewendet werden, indem die Spalte(n) mit fehlenden Werten und die gewünschte Imputationsmethode angegeben werden.
r
library(tidyr)
data <- data.frame(id = 1:5, value = c(1, 3, NA, 5, NA))
data %>%
fill(value, .direction = "down")
Ausgabe:
id value
1 1 1
2 2 3
3 3 3
4 4 5
5 5 5
In diesem Beispiel werden die fehlenden Werte in der Spalte value mit der letzten nicht fehlenden Beobachtung ausgefüllt (nach unten ausfüllen).
Weitere Optionen
Zusätzlich zu den oben genannten Optionen bietet die fill()-Funktion weitere Optionen zur Anpassung des Imputationsverhaltens:
* .sparse: Gibt an, ob spärliche Daten verwendet werden sollen (z. B. Daten mit vielen fehlenden Werten).
* .pad: Gibt an, ob fehlende Werte am Anfang oder Ende von Spalten ausgefüllt werden sollen.
* .group_by: Gibt an, ob fehlende Werte für jede Gruppe separat ausgefüllt werden sollen.
Fazit
Die fill()-Funktion in tidyr ist ein leistungsstarkes Werkzeug zum Imputieren fehlender Werte in R-Datensätzen. Sie bietet eine Vielzahl von Imputationsmethoden und Optionen zur Anpassung des Imputationsverhaltens. Durch die Verwendung von tidyr und fill() können Datenanalysten fehlende Werte auf eine organisierte und reproduzierbare Weise behandeln, um genaue und zuverlässige Analysen durchzuführen.
Häufig gestellte Fragen
1. Wie kann ich mehrere Spalten gleichzeitig ausfüllen?
Sie können mehrere Spalten gleichzeitig ausfüllen, indem Sie sie als Argument in die fill()-Funktion übergeben.
r
data %>%
fill(value1, value2, .direction = "down")
2. Wie kann ich fehlende Werte mit einer benutzerdefinierten Konstanten ausfüllen?
Sie können fehlende Werte mit einer benutzerdefinierten Konstanten ausfüllen, indem Sie die Option fill verwenden.
r
data %>%
fill(value, fill = 0)
3. Kann ich fehlende Werte nur für bestimmte Beobachtungen ausfüllen?
Sie können fehlende Werte nur für bestimmte Beobachtungen ausfüllen, indem Sie die Option .group_by verwenden.
r
data %>%
group_by(id) %>%
fill(value, .direction = "down")
4. Wie kann ich überprüfen, ob fehlende Werte erfolgreich ausgefüllt wurden?
Sie können die Funktion is.na() verwenden, um zu überprüfen, ob fehlende Werte ausgefüllt wurden.
r
is.na(data$value)
5. Was ist der Unterschied zwischen der Verwendung von Mittelwert und Median zum Ausfüllen fehlender Werte?
Der Mittelwert berücksichtigt alle nicht fehlenden Werte in der Spalte, während der Median nur die mittleren nicht fehlenden Werte berücksichtigt. Der Mittelwert ist anfällig für Ausreißer, während der Median robuster gegenüber Ausreißern ist.
6. Warum ist es wichtig, mit fehlenden Werten umzugehen?
Der Umgang mit fehlenden Werten ist wichtig, um Verzerrungen in statistischen Analysen und Schlussfolgerungen zu vermeiden. Fehlende Werte können die Stichprobengröße verringern und zu verzerrten Ergebnissen führen.
7. Kann ich fehlende Werte mit anderen R-Paketen ausfüllen?
Ja, es gibt andere R-Pakete, die zum Ausfüllen fehlender Werte verwendet werden können, z. B. mice und Amelia.
8. Wie kann ich fehlende Werte in einem Datenrahmen mit hierarchischen Daten ausfüllen?
Zum Ausfüllen fehlender Werte in einem Datenrahmen mit hierarchischen Daten können Sie die Option .group_by in Kombination mit der Funktion nest() aus dem Paket tidyr verwenden.
r
data %>%
nest(-id) %>%
mutate(data = map(data, ~ . %>% fill(value, .direction = "down"))) %>%
unnest()