#1. 检查是否有缺失值
which(is.na(mRNA),arr.ind = T)
#2. 计算行均值并填充
#该数据中探针（基因）为行（名），样本为列（名），（数据框内容为表达量数据值型数据数据）格式可见文章最后
row_mean <- apply(mRNA,1,mean,na.rm =T) #1是行，2是列，若用其他方法修改mean即可
mRNA$MEAN <- row_mean
ncol = 样本数
for (i in 1:nrow(mRNA)) {
mRNA[i,is.na(mRNA[i,])] <- mRNA[i,ncol]
}
R语言中存在一些空值（null-able values），当我们进行数据分析时，理解这些值是非常重要的。
通常来说，R语言中存在：
这四种数据类型在R中都有相应的函数用以判断。
NA即Not available，是一个 长度为1的逻辑常数 ，通常代表缺失值。NA可以被强制转换为任意其他数据类型的向量。
可以采用is.na()进行判断。另外，NA和“NA”不可以互换。
NULL是一个 对象（object） ，当 表达式或函数产生无定义的值 或者 导入数据类型未知的数据 时就会返回NULL。
可以采用is.null()进行判断。
NaN即Not A Number，是一个 长度为1的逻辑值向量 。
可以采用is.nan()进行判断。另外，我们可以采用is.finite()或is.infinite()函数来判断元素是有限的还是无限的，而对NaN进行判断返回的结果都是False。
Inf即Infinity无穷大，通常代表一个很大的数或以0为除数的运算结果，Inf说明数据并没有缺失（NA）。
可以采用is.finite()或is.finite()进行判断。
理解完四种类型数值以后，我们来看看该采取什么方法来处理最最常见的缺失值NA。
小白学统计在推文《有缺失值怎么办？系列之二：如何处理缺失值》里说“ 处理缺失值最好的方式是什么？答案是：没有最好的方式。或者说，最好的方式只有一个，预防缺失，尽量不要缺失。 ”
在缺失数很少且数据量很大的时候，直接删除法的效率很高，而且通常对结果的影响不会太大。
如数据框df共有1000行数据，有10行包含NA，不妨直接采用函数na.omit()来去掉带有NA的行，也可以使用tidyr包的drop_na()函数来指定去除哪一列的NA。
用其他数值填充数据框中的缺失值NA。
使用tidyr包的replace_na()函数。
使用tidyr包的fill()函数将上/下一行的数值填充至选定列中NA。
除此之外，类似原理的填充法还有均值填充法（用该变量的其余数值的均值来填充）、LOCF（last observation carried forward）、BOCF（baseline observation carried forward）、WOCF（worst observation carried forward）等。
当分类自变量出现NA时，把缺失值单独作为新的一类。
在性别中，只有男和女两类，虚拟变量的话以女性为0，男性为1。如果出现了缺失值，可以把缺失值赋值为2，单独作为一类。由于将缺失值赋值，在统计时就不会把它当做缺失值删除，避免了由于这一个变量缺失而导致整个观测值被删除的情况。
假定有身高和体重两个变量，要填补体重的缺失值，我们可以把体重作为因变量，建立体重对身高的回归方程，然后根据身高的非缺失值，预测体重的缺失值。
参考资料：
缺失值被认为是预测建模的首要障碍，尽管一些机器学习算法声称能够从根本上解决这个问题，但是谁又能知道究竟在“黑盒子”里能解决得多好。
缺失值填补方法的选择，在很大程度上影响了模型的预测能力。一般处理方法是直接删除相关行，但这样并不好，因为会造成信息丢失。
Hmice是一个多用途的软件包，可用于数据分析、高级图形、缺失值处理、高级表格制作、模型拟合和诊断(线性回归、 Logit模型和cox回归)等。 该软件包包含的功能范围广泛，它提供了两个强大的函数，用于处理缺失值。分别为 impute ()和 aregImpute ()。
impute()函数使用用户定义的统计方法(中间值，最大值，平均值等)来估算缺失值。 默认是使用中位数。另一方面，aregImpute()允许使用加性回归、自举和预测平均匹配进行填补（additive regression, bootstrapping, and predictive mean matching）。
bootstrapping对替代原始数据的样本拟合了一个柔性可加模型(非参数回归方法) ，并利用非缺失值(自变量)对缺失值(因变量)进行了预测。然后，使用预测均值匹配(缺省值)来估算缺失值。
使用平均值填充：
使用随机值填充：
同样，还可以使用min,max,median来估算缺失值。
aregImpute ()自动识别变量类型并相应地处理它们：
输出显示预测缺失值的 R 2 值， 数值越高，预测的数值越好。还可以使用以下命令查看估算值：
画个好看一点的图：
估算缺失值：
pmm：预测均值匹配(PMM)-用于数值变量
logreg： (Logit模型)-二元变量
polyreg(Bayesian polytomous regression)：因子变量(>=2个水平)
polr：Proportional odds model(ordered, >= 2 levels)
查看估算的缺失值
由于生成有5个输入数据集，您可以使用 complete ()函数选择任何数据集：
还可以使用5个数据集构建模型，最后将结果合并：
对比一下：
使用生成的6个数据集合并后的回归系数与原始数据的回归系数还是非常接近的。
