R语言中用于缺失值处理的函数包及代码案例

R语言中用于缺失值处理的函数包主要有：

1. `tidyr`包：该包中的`drop_na()`函数可用于删除包含缺失值的行。

代码示例：

library(tidyr)
df <- data.frame(a = c(1, 2, NA), b = c(NA, 4, 5))
drop_na(df)

2. `dplyr`包：该包中的`na.omit()`函数可用于删除包含缺失值的行。

代码示例：

library(dplyr)
df <- data.frame(a = c(1, 2, NA), b = c(NA, 4, 5))
na.omit(df)

3. `imputeTS`包：该包中的`na.kalman()`函数可用于使用卡尔曼滤波方法填充缺失值。

代码示例：

library(imputeTS)
df <- data.frame(a = c(1, 2, NA), b = c(NA, 4, 5))
na.kalman(df)

4. `missForest`包：该包中的`missForest()`函数可用于使用随机森林方法填充缺失值。

代码示例：

library(missForest)
df <- data.frame(a = c(1, 2, NA), b = c(NA, 4, 5))
missForest(df)

5. `mice`包：该包中的`mice()`函数可用于使用多重插补方法填充缺失值。

代码示例：

library(mice)
df <- data.frame(a = c(1, 2, NA), b = c(NA, 4, 5))
mice(df)

以上是常用的几个缺失值处理函数包及代码示例，还有其他的函数包，根据需要可自行查找。