Rで解析：欠損値の補完操作が楽々です。「ForImp」パッケージ

データへ欠損値をランダムに代入、欠損値にデータの中央値や平均値を代入、そしてデータの欠損値情報を表示するコマンドが収録されたパッケージの紹介です。

バージョンは1.0.3。実行コマンドはR version 3.2.2で確認しています。

パッケージのインストール

下記コマンドを実行してください。

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

実行コマンド

詳細はコメント、パッケージヘルプを確認してください。

#&#12497;&#12483;&#12465;&#12540;&#12472;&#12398;&#35501;&#12415;&#36796;&#12415;
library("ForImp")

###&#12487;&#12540;&#12479;&#20363;&#12398;&#20316;&#25104;####
TestData 
<ins class="adsbygoogle" style="display:block; text-align:center;" data-ad-format="fluid" data-ad-layout="in-article" data-ad-client="ca-pub-2892542339637017" data-ad-slot="4852897046"></ins>
<script>
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</script>
[code language="R"]
#NA&#20516;&#12395;&#21508;&#21015;&#12487;&#12540;&#12479;&#12398;&#24179;&#22343;&#20516;&#12434;&#20195;&#20837;:medianimp&#12467;&#12510;&#12531;&#12489;
meanimp(MissData)
&#12288;&#12288;&#12288;&#12288;&#12288;[,1]     [,2]     [,3]   [,4]   [,5]
[1,]  1.000000 11.00000 21.00000 35.625 41.000
[2,]  2.000000 12.00000 22.00000 32.000 45.875
[3,]  3.000000 15.77778 23.00000 33.000 43.000
[4,]  4.000000 14.00000 24.83333 34.000 44.000
[5,]  5.000000 15.00000 24.83333 35.000 45.000
[6,]  6.000000 16.00000 26.00000 36.000 45.875
[7,]  7.000000 17.00000 24.83333 37.000 47.000
[8,]  5.222222 18.00000 28.00000 38.000 48.000
[9,]  9.000000 19.00000 29.00000 35.625 49.000
[10,] 10.000000 20.00000 24.83333 40.000 50.000

#&#12510;&#12488;&#12522;&#12483;&#12463;&#12473;&#12434;&#25351;&#23450;&#12375;&#12383;&#20516;&#12434;&#20195;&#20837;:transfmatcat&#12467;&#12510;&#12531;&#12489;
transfmatcat(TestData, cat = c(2,5))
&#12288;&#12288; [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,]    1    1    1    1    1
[2,]    1    1    1    1    1
[3,]    1    2    1    2    1
[4,]    1    2    1    2    1
[5,]    1    3    1    3    1
[6,]    2    3    2    3    2
[7,]    2    4    2    4    2
[8,]    2    4    2    4    2
[9,]    2    5    2    5    2
[10,]   2    5    2    5    2

少しでも、あなたのウェブや実験の解析が楽になりますように！！