##设置工作空间

#把“数据及程序” 文件夹复制到F盘下， 再用setwd设置工作空间

setwd（"F： /数据及程序/chapter3/示例程序"）

#读入数据

saledata=read.csv（file="./data/catering_sale.csv"， header=TRUE）

#缺失值检测并打印结果， 由于R把TRUE和FALSE分别当作1、 0， 可以用sum（） 和mean（） 函数来分别获取缺失

sum（complete.cases（saledata） ）

sum（！ complete.cases（saledata） ）

mean（！ complete.cases（saledata） ）

saledata［！ complete.cases（saledata） ， ］ #异常值检测箱形图

sp=boxplot（saledata$"销量"， boxwex=0.7）

title（"销量异常值检测箱形图"）

xi=1.1

sd.s=sd（saledata［complete.cases（saledata） ， ］ $"销量"）

mn.s=mean（saledata［complete.cases（saledata） ， ］ $"销量"）

points（xi， mn.s， col="red"， pch=18）

arrows（xi， mn.s - sd.s， xi， mn.s + sd.s， code = 3， col = "pink"， angle = 75， length = .1

text（rep（c（1.05， 0.95） ， length（sp$out） /2） ， sp$out， sp$out， col="red"）

运行上面的程序， 可以看到缺失值个数输出结果为“1”， 占样本总量的

0.497%， 缺失值位于第15行， 2015年2月14日销量缺失。

形图的程序