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数据预处理函数

 数据修改修改数据标签行列删除    例如data[-1，-3]：表示删除数据集data的第一行和第三行缺失值处理：判断是否缺失判断缺失模式

在有缺失数据的情况下进行的数据分析是不可能的，处理缺失数据主要有三种方法：删除缺失样本：前提是缺失数据的比例比较少，而且确实数据是随机出现的，这样删除缺失数据后对分析结果影响不大，R可以使用complete.cases()指令选取完整的记录，有缺失值得行则删去不要对于有多个变量缺失的数据，如果直接删除所有的缺失值，可以通过na.comit()函数来完成，一些函数在计算时可以通过参数设置来忽略缺失值替换缺失值：用赋值来解决，用变量均值或者中位数来代替缺失值，多重插补法：用来填补复杂数据缺失值的一种方法，通过变量间的关系来预测缺失数据，插补算法有JM模型（对原始数据的要求很高）和FSC（基于链式方程的），

demo(graphics)demo(persp):绘制三维图形的例子

R作图的对象是向量或数据框，读入数据时一般可以直接形成图形

缺失值一般用NA表示is.na(x) ：看x当中有哪些值是空值，对x中的每个元素进行判断，如果是空值则返回TRUE，否则返回FALSE缺失值不能用来比较的 ，不能用来比较相等针对空值所做的运算都是NA，因为空值是不能比较的 y a a [1] 2 5 7 > is.numeric() Error in is.numeric() : 0 arguments passed to 'is.numeric' which requires 1 > is.numeric(a) [1] TRUE > is.vector(a) [1] TRUE > b