X[2,2] <- NA X[4,1] <- NA X ### 1.去掉含有NA的行,可以选择只根据某一列来去除 drop_na(X)#去掉X矩阵中所有的NA drop_na(X,X1)#去掉X矩阵中列X1中带有NA的行 drop_na(X,X2)#去掉X矩阵中列X2中带有NA的行 ### 2.替换NA replace_na(X,list(X2=0))#把X2中的NA值替换为0 ##...
、、、 在使用谓词函数的同时替换NA的推荐方式是什么?我希望以某种方式利用tidyr::replace_na() (或类似的预定义的缺失值处理程序),但我似乎无法让它与使用谓词函数的purrr或dplyr方式一起工作。B 0 <NA> df %>% 浏览8提问于2019-01-21得票数 1 回答已采纳 1回答 我是否可以将一个唯一的、运行时确定...
如何用"NA“替换所有这些值? --我尝试过遵循下面的代码,它输出空单元格,而不是用"NA“替换。na_string <- c("NA“、"Not_Applicable”、“不可用”、“不适用”、“未知”、“未评估”)。 na_string) % df%>% replace_with_na_all(条件=~.x %) I还使用了奈米封装df %>% replace_with_na_all(...
()` allows you to replace `NaN` with `NA`, # even though `NaN == NaN` returns `NA` z <- c(1, NaN, NA, 2, NaN) na_if(z, NaN) #> [1] 1 NA NA 2 NA # `na_if()` is particularly useful inside `mutate()`, # and is meant for use with vectors rather than entire ...
in the n columnreplace_na(list(n=0))# A tibble: 64 x 3part_cat_id n name<dbl><dbl><chr>11135Baseplates23303Bricks Sloped341900Duplo,Quatro and Primo45107Bricks Special56128Bricks Wedged6797Containers7824Technic Bricks89167Plates Special911490Bricks101285Technic Connectors# ... with 54 more rows...
此处省略 62 5.9 3.0 4 2 1.5 versicolor 63 6.0 2.2 4 <NA> 1.0 versicolor 64 6.1 2.9 4 7 1.4 versicolor #这个时候想到缺失值的处理中replace_na()函数 ~~~R > x3 <- replace_na(x2,replace = data.frame(xiaoshu=0)) > x3 Sepal.Length Sepal.Width zhengshu xiaoshu Petal.Width Species 1...
本次更新的{dbplyr}支持将许多{tidyr}函数转化为SQL,如pivot_longer()、pivot_wider、complete()和replace_na(),还包括了对across()翻译的一些改进。 {dtplyr}和{dbplyr}都是已经正式发布的包,经过了多次的更新,已经比较成熟了。比较吸引我的是新发布的{multidplyr},在tidyverse中增加了一个新的并行处理数据的方...
我们可以使用replace将'mpg'中的值更改为对应于cyl==4的NA。
na_if()用NA替换指定值。 coalesce()用指定值替换缺失值。 tidyr::replace_na()将NA替换为值。 例子 char_vec <- sample(c("a","b","c"),10, replace =TRUE)# `recode()` is superseded by `case_match()`recode(char_vec, a ="Apple", b ="Banana")#> [1] "Banana" "c" "Banana" ...
anyNA(students) is.na(students) colSums(is.na(students)) rowSums(is.na(students)) students %>% # Replace NA in column StudyHours with the mean study hours # Drop NAs from our tibble anyNA(students) # Get the mean study hours using the accessor `$` # Get student...