R语言代码：用众数填充 Embarked 中的缺失值

可以使用以下 R 语言代码来使用 Embarked 列的众数来填充缺失值：

# 读取数据
data <- read.csv("train.csv")

# 计算 Embarked 列的众数
mode <- names(sort(table(data$Embarked), decreasing = TRUE))[1]

# 用众数填充 Embarked 列的缺失值
data$Embarked[is.na(data$Embarked)] <- mode

# 检查 Embarked 列是否还有缺失值
sum(is.na(data$Embarked))

这段代码首先读取了一个名为 `train.csv` 的数据文件。然后，使用 `table()` 函数计算了 Embarked 列的众数，并将其存储在变量 `mode` 中。接下来，使用逻辑向量来定位 Embarked 列的缺失值，然后将其替换为 `mode` 的值。最后，使用 `sum()` 函数检查 Embarked 列是否还有缺失值。

相关问题

2. 缺失值处理 对Embarked直接用众数填充； 对Fare用均值填充； 对Age，建立模型预测；

缺失值处理是数据预处理的一项重要工作，对于缺失值的处理方法，需要根据数据的具体情况来决定。针对题目中的数据集，可以采用以下方法进行缺失值处理：

1. 对Embarked直接用众数填充

Embarked是乘客登船港口的特征属性，有两个缺失值。由于Embarked只有三个取值，可以使用众数进行填充。

2. 对Fare用均值填充

Fare是乘客票价的特征属性，有一个缺失值。由于Fare是连续型变量，可以使用均值进行填充。

3. 对Age，建立模型预测

Age是乘客年龄的特征属性，有177个缺失值。由于Age是重要的分类特征，不能直接删除，需要进行缺失值处理。可以使用机器学习算法，如随机森林、决策树等，对有年龄信息的样本进行训练，预测缺失值。这种方法可以提高模型的准确率，同时保持数据集的完整性。

综上所述，对于缺失值的处理方法需要根据具体情况而定，选择合适的方法可以提高模型的准确率和预测能力。

泰坦尼克号生存数据特征处理,步骤 缺失值处理 对Embarked直接用众数填充； 对Fare用均值填充； 对Age，建立模型预测；

1. 缺失值处理：对Embarked直接用众数填充；对Fare用均值填充；对Age，建立模型预测；

2. 对于Embarked缺失的数据，可以使用众数进行填充。查看Embarked的取值，发现最常见的取值是S，因此可以用S进行填充。

3. 对于Fare缺失的数据，可以使用均值进行填充。查看Fare的分布情况，发现Fare的分布呈现正态分布，因此可以使用均值进行填充。

4. 对于Age缺失的数据，可以建立模型进行预测。常用的预测模型包括线性回归、决策树、随机森林等。可以根据其他特征，如性别、舱位等，来建立模型进行预测。