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。
亿速云「云服务器」，即开即用、新一代英特尔至强铂金CPU、三副本存储NVMe SSD云盘，价格低至29元/月。点击查看>>
推荐阅读：r语言中缺失值na怎么处理
计算
安全
数据库
网络和加速
企业服务
