[R] 이상치 or NA 처리

["NA" to NA]

data = mutate_all(data, funs(replace(., .=='NA', NA)))

---

[Mean Imputation]

data$AGE[data$USERID=="홍길동"] = mean(mean(data$AGE[!is.na(data$AGE)])) 

---

[이상치]

#1. 0보다 작을 수 없는 경우인데 0보다 작게 나온 데이터 이상치 삭제

idx = which(S_table$Sales.M.2015<0|S_table$Order.M.2015<0)
S_table = S_table[-idx,]

-

#2. inf일 수없는데 inf로 나온 데이터 이상치 삭제

 

idx=which(is.infinite(S_table$Sales.M.201)|is.infinite(S_table$Order.M.2015))
S_table<-S_table[-idx,]
 
 

 

---

 

[Missing 처리]

(1)reg imputation

attach(auto);reg=lm(Rep78~ Price+Mpg+Weight+Length)
summary(reg)
coeff=coefficients(reg)%>%as.vector
regcol=cbind(Price,Mpg,Weight,Length);imputation=Rep78
for (i in which(is.na(Rep78))%>%as.vector){imputation[i]=t(coeff[-1])%*%regcol[i,]+coeff[1]}
 
#coeff[-1]은 베타 0를 뺀 나머지. coeff[1]은 베타 0

 

(2)Missing값을 중위값으로 채워주기 =Imputing missing values using median

preProcValues = preProcess(data, method = c("medianImpute","center","scale"))
library(RANN)
data_processed = predict(preProcValues, data)