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07-1. 빠진 데이터를 찾아라! - 결측치 정제하기

결측치(Missing Value)란?

- 누락된 값, 비어 있는 값을 의미

■ 결측치 찾기

1. 결측치 가진 데이터 프레임 만들기

df <- data.frame(sex=c("M","F",NA,"M","F"), score=c(5,4,3,4,NA))

2. 결측치 확인하기 - is.na() 사용하기 (결측치는 TRUE, 결측치가 아닌 값은 FALSE로 표시)

is.na(df)

3. 데이터에 결측치가 몇 개 있는지 출력 - is.na()를 table()에 적용

table(is.na(df))

4. 결측치가 존재하는 변수 확인

■ 결측치 제거

1. 결측치 있는 행 제거하기 - '행'이므로 is.na()를 filter()에 적용

df %>% filter(is.na(score))

2. score의 값이 NA가 아닌 행들 출력

df %>% filter(!is.na(score))

3. 추출한 데이터로 데이터 프레임을 만들면 결측치가 없는 데이터가 생성됨

df_nomiss <- df %>% filter(!is.na(score))  #score 결측치 제거
mean(df_nomiss$score)  #score 평균 산출
sum(df_nomiss$score)  #score 합계 산출

cf) na.omit() 을 이용하면 변수를 지정하지 않고 결측치가 있는 행을 한 번에 제거

df_nomiss2 <- na.omit(df)

na.omit()는 결측치가 하나라도 있으면 모두 제거하기 때문에 간편하게 쓸 수 있지만 분석에 필요한 데이터가 일부 손실된다는 단점이 있음. 따라서 filter()를 이용해 분석에 사용할 변수의 결측치만 제거하는 방식을 권함.

■ 함수의 결측치 제외 기능 이용하기

** mean()과 같은 수치 연산 함수들은 결측치를 제외하고 연산하도록 설정하는 na.rm 파라미터를 지원한다. na.rm을 TRUE로 설정하면 결측치를 제외하고 함수를 적용하기 때문에 결측치를 제거하는 절차를 건너뛰고 곧바로 분석할 수 있다. 하지만 모든 함수가 na.rm을 지원하는 것이 아니기 때문에 filter()로 결측치를 제거한 후에 함수를 적용하는 순으로 작업해야 한다.

1. na.rm() 파라미터 사용

mean(df$score, na.rm=T)  #결측치를 제외하고 평균 산출
sum(df$score, na.rm=T)  #결측치를 제외하고 합계 산출

2. summarise()도 na.rm 적용 가능

exam<-read.csv("csv_exam.csv")
exam[c(3, 8, 15), "math"] <- NA

summarise()에 mean()과 sum(), median() 함수를 불러온 다음 na.rm을 사용해서 결측치를 제외하고 값을 구함.

exam %>% summarise(mean_math = mean(math, na.rm = T),
		sum_math = sum(math, na.rm = T),
        median_math = median(math, na.rm = T))

mean_math sum_math median_math
 55.23529      939          50

■ 결측치 대체하기

1. 앞에서 만든 exam 데이터에서 3, 8, 15행의 math는 결측치. 이 값들을 평균값으로 대체하기 위해 먼저 math의 평균값을 구해보자.

mean(exam$math, na.rm = T)

2. 결측치를 평균값으로 대체 - ifelse()를 이용해 NA값을 평균값으로 대체 (math가 NA면 55를 입력하고 그렇지 않으면 원래의 값을 그대로 둠)

exam$math <- ifelse(is.na(exam$math), 55, exam$math)
table(is.na(exam$math))

(출처; 쉽게 배우는 R 데이터 분석, 김영우)