如果在数据集中发现异常值，但只想继续其余的分析工作，那么有两种选择。

• 将带有可疑值的行全部丢弃：

library(dplyr)
library(ggplot2)
diamonds2 <- diamonds %>% filter(between(y,3,20))

但并不建议采用这种方式，因为一个无效测量不代表所有测量都是无效的。此外，如果数据质量不高，若对每个变量都采用这种做法，那么到最后可能会发现数据已经所剩无几！

• 相反可以用缺失值来代替异常值。最简单的做法就是使用mutate()函数创建一个新变量来代替原来的变量。可以使用ifelse()函数将异常值替换为NA：

(diamonds2 <- diamonds %>% mutate(y=ifelse(y<3|y>20,NA,y)))
# A tibble: 53,940 x 10
   carat cut       color clarity depth table price     x     y     z
   <dbl> <ord>     <ord> <ord>   <dbl> <dbl> <int> <dbl> <dbl> <dbl>
 1 0.23  Ideal     E     SI2      61.5    55   326  3.95  3.98  2.43
 2 0.21  Premium   E     SI1      59.8    61   326  3.89  3.84  2.31
 3 0.23  Good      E     VS1      56.9    65   327  4.05  4.07  2.31
 4 0.290 Premium   I     VS2      62.4    58   334  4.2   4.23  2.63
 5 0.31  Good      J     SI2      63.3    58   335  4.34  4.35  2.75
 6 0.24  Very Good J     VVS2     62.8    57   336  3.94  3.96  2.48
 7 0.24  Very Good I     VVS1     62.3    57   336  3.95  3.98  2.47
 8 0.26  Very Good H     SI1      61.9    55   337  4.07  4.11  2.53
 9 0.22  Fair      E     VS2      65.1    61   337  3.87  3.78  2.49
10 0.23  Very Good H     VS1      59.4    61   338  4     4.05  2.39
# ... with 53,930 more rows

ifelse()有三个参数。第一个参数是一个逻辑向量，如果为TRUE会返回第二个参数的值，如果为FALSE会返回第三个参数的值。
ggplot2绘图时会忽略缺失值，但是会提出警告信息：

ggplot(diamonds2,aes(x,y))+geom_point()
#Warning message:
#Removed 9 rows containing missing values (geom_point). 

image.png

ggplot(diamonds2,aes(x,y))+geom_point(na.rm = TRUE)

如果想要弄清楚造成有缺失值的观测和没有缺失值的观测间的区别的原因。可以使用is.na()函数创建一个新变量来完成这个操作：

library(nycflights13)
flights %>% mutate(cancelled = is.na(dep_time),sched_hour = sched_dep_time%/%100,sched_min=sched_dep_time%%100,sched_dep_time=sched_hour+sched_min/60) %>% ggplot(aes(sched_dep_time))+geom_freqpoly(aes(color=cancelled),binwidth=1/4)

image.png