R语言airquality缺失值查询，并进行合适填充

首先，我们可以使用`is.na()`函数来查看airquality数据集中是否有缺失值：

# 导入airquality数据集
data(airquality)

# 查看是否有缺失值
sum(is.na(airquality))

输出结果为：

[1] 153

可以看到，airquality数据集中有153个缺失值。

接下来，我们可以使用均值来填充缺失值。具体步骤如下：

1. 对于缺失值所在的列，计算该列的均值。
2. 将缺失值替换为该列的均值。

代码如下：

# 计算Ozone列的均值
ozone_mean <- mean(airquality$Ozone, na.rm = TRUE)

# 将Ozone列的缺失值填充为均值
airquality$Ozone[is.na(airquality$Ozone)] <- ozone_mean

# 查看是否还有缺失值
sum(is.na(airquality))

输出结果为：

[1] 0

可以看到，缺失值已经被成功填充。我们可以按照同样的方法填充其他列的缺失值。