Rで解析：欠損値の補完方法の一つです。「imputeMissings」パッケージ

#パッケージのインストール
install.packages("imputeMissings")

#パッケージの読み込み
library("imputeMissings")

###データ例の作成#####
set.seed(1234)
n <- 10
TestData <- data.frame(Group = sample(c("Gloup1", "Gloup2", NA), n, replace = TRUE),
                       Data1 = sample(c(3:10,NA), n, replace = TRUE),
                       Data2 = as.numeric(sample(c(3:10,NA), n, replace = TRUE)),
                       Data3 = as.numeric(sample(c(3:10,NA), n, replace = TRUE)))
#内容の確認
TestData
########

#構造の確認
str(TestData)
'data.frame':	10 obs. of  4 variables:
$ Group: Factor w/ 2 levels "Gloup1","Gloup2": 2 NA 2 2 2 NA 2 1 1 NA
$ Data1: int  5 3 3 4 4 5 10 8 4 4
$ Data2: num  4 3 6 10 10 NA 6 NA 8 3
$ Data3: num  9 3 NA 10 7 7 3 8 3 8
########

#NAへのデータ補完:imputコマンド
#補完方法の指定:methodオプション;"median/mode", "randomForest"が指定可能
impute(TestData, method = "median/mode")
Group Data1 Data2 Data3
1  Gloup2     5     4     9
2  Gloup2     3     3     3
3  Gloup2     3     6     7
4  Gloup2     4    10    10
5  Gloup2     4    10     7
6  Gloup2     5     6     7
7  Gloup2    10     6     3
8  Gloup1     8     6     8
9  Gloup1     4     8     3
10 Gloup2     4     3     8