R语言中的缺失值怎么处理

在R语言中，处理缺失值的常用方法包括：

删除含有缺失值的行或列：使用na.omit()函数可以删除含有缺失值的行，使用complete.cases()函数可以删除含有缺失值的行或列。

替换缺失值：可以使用is.na()函数判断缺失值所在位置，然后使用na.replace()函数将缺失值替换为指定值。

插值：对于数值型数据，可以使用插值方法如线性插值、多项式插值等来估算缺失值。

填充：对于分类变量，可以使用众数、平均数等来填充缺失值。

使用专门的包进行处理：R语言中有一些专门用于处理缺失值的包，如mice、imputeTS等，可以更方便地处理缺失值。