我该如何用列的非缺失条目的中位数来替换大数据集中每一个coumn的NAs？

Question

我有一个很大的数据集（1121行x 532列）。
每列代表一份自我报告问卷。
我有几个新手（n = 3015）。
我想用每个列的中位数替换每个NAs。

我该怎么做？

我试图使用na.omit函数从缺失值中清除数据集，但是R放弃了发现NAs的整个行。
这对我来说是个问题，因为在这个操作之后我有一个只有641行的数据集。每列代表比例名称和项目编号（即IUI23 ... IUI是比例名称和23项目编号）。

我需要找到每列的中位数，而不是选择列的标题，然后用每列的中位数替换每个NA。

Answer 1

我解决了我的问题，我想与大家分享我的答案。 我使用了“randomForest”包。 我在包名为na.roughfix（object，...）的函数中使用了这个函数，它通过中位数/模式输入所有缺少的值。它返回一个完整的数据矩阵或数据帧。对于数字变量，NAs用列中值替换。对于因子变量，NAs被替换为最常见的级别（随机打破关系）。如果对象不包含NAs，则它将保持不变。 我的数据名称是IUI_data。我只是输入： IUI_data.roughfix < - na.roughfix（IUI_data）。 它工作完美！ 有关程序包“randomForest”的更多信息，请点击此处：cran.r-project.org/web/packages/randomForest/randomForest.pdf。