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使用最新的非缺失行的值并应用滚动函数

是一种数据处理技术，常用于数据清洗和数据分析的过程中。它的作用是通过滚动函数来填充数据集中的缺失值，以保证数据的完整性和准确性。

滚动函数是一种基于数据集中的某个特定字段进行计算的函数，它可以根据特定的规则和条件，对数据进行滚动计算并生成新的结果。在使用滚动函数时，我们通常会选择最新的非缺失行的值作为参考，并将其应用于当前的缺失值。

这种方法的优势在于能够利用已有的数据信息来填充缺失值，从而减少数据处理过程中的信息损失。同时，它还可以提高数据的准确性和可靠性，使得后续的数据分析和建模工作更加可靠和有效。

应用场景：

数据清洗：在数据清洗过程中，经常会遇到数据缺失的情况。使用最新的非缺失行的值并应用滚动函数可以帮助我们填充缺失值，使得数据集更加完整和准确。
时间序列分析：在时间序列分析中，经常需要对缺失值进行处理。使用最新的非缺失行的值并应用滚动函数可以帮助我们填充缺失值，以便更好地分析和预测时间序列数据。
数据分析和建模：在进行数据分析和建模时，数据的完整性和准确性对结果的影响非常重要。使用最新的非缺失行的值并应用滚动函数可以提高数据的质量，从而得到更可靠和准确的分析结果。

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R in action读书笔记（20）第十五章处理缺失数据的高级方法

15.5 理性处理不完整数据 15.6 完整实例分析（行删除）函数complete.cases()可以用来存储没有缺失值的数据框或者矩阵形式的实例（行）： newdata<-mydata[complete.cases...(mydata),] 计算相关系数前，使用行删除法可删除所有含有缺失值的动物： > options(digits=1) > cor(na.omit(sleep)) BodyWgt BrainWgt...每个模拟数据集中，缺失数据将用蒙特卡洛方法来填补。此时，标准的统计方法便可应用到每个模拟的数据集上，通过组合输出结果给出估计的结果，以及引入缺失值时的置信区间。...15.8 处理缺失值的其他方法处理缺失数据的专业方法 ? 15.8.1 成对删除处理含缺失值的数据集时，成对删除常作为行删除的备选方法使用。...若使用均值替换，Dream变量中的缺失值可用1.97来替换，NonD中的缺失值可用8.67来替换（两个值分别是Dream和NonD的均值）简单插补的一个优点是，解决“缺失值问题”时不会减少分析过程中可用的样本量

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精品教学案例 | 金融贷款数据的清洗

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R语言处理缺失数据的高级方法

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