在R语言中,删除NA值是一个常见的数据清洗任务。以下是几种删除NA值的方法,分别适用于不同的数据结构,如向量和数据框: 一、删除向量中的NA值 对于向量,可以使用na.omit()函数来删除NA值。这个函数会返回一个新的向量,其中不包含任何NA元素。 r # 创建一个包含NA值的向量 x <- c(1, 2, NA, 4, 5...
在R语言中,可以使用na.omit()函数将数据中的NA值去掉。以下是示例代码: # 创建一个包含NA值的向量 x <- c(1, 2, NA, 4, 5) # 使用na.omit()函数去掉NA值 x <- na.omit(x) # 打印去掉NA值后的向量 print(x) 复制代码 输出结果: [1] 1 2 4 5 复制代码 除了使用na.omit()函数,还可以使...
"的行,为了便于直接调用R语言中删除包含NA行的函数,我们可以选择先把"?"转换为NA data$x6[which(data$x6=="?")]=NA; 然后直接调用如下函数 data=na.omit(data); 就完成了 --- ZKe
"的行,为了便于直接调用R语言中删除包含NA行的函数,我们可以选择先把"?"转换为NA data$x6[which(data$x6=="?")]=NA; 然后直接调用如下函数 data=na.omit(data); 就完成了 --- ZKe
R语言 从一个对象中删除不必要的值 - na.省略()函数 R语言中的 na.省略() 函数用于从数据框、矩阵或矢量中省略所有不必要的情况。 语法: na.省略(data) 参数: data: 数据框、矩阵或向量的指定值集。 返回: 省略NA后的数值范围。 例1 : # R program to remove #
x=[!is.na(x)] #删除缺失值 返回两个数据框不一样的地方 which(a1 != a2, arr.ind=TRUE) 去掉重复数据 unique(x) 多行注释,可以考虑如下操作 if (FALSE) {代码} 曲线积分 integrate(function, lower, upper, ...) #...是function的参数 ...
7.1直接删除法 7.2插补法 1.重编码某些值为缺失值 NA # 缺失值符号,意为 Not Available,数值不可用 is.na() # 检测缺失值是否存在,存在返回true NaN # 意为 not a number,不是一个数,不可能值 is.nan() # 识别是不是NaN Inf和–Inf # 分别表示正无穷和负无穷值 ...
发现tidyverse的drop_na函数,当面对多个列时,它的选择是“或”,即是只有有有一列有缺失,都删掉。有时候我们想将两列都为缺失的删掉,如果只有一列有缺失,要保留。 举个例子: 「示例数据:」 set.seed(123) dat = data.frame(ID = 1:10,y1 = c(NA,NA,1.05,NA,rnorm(6)), y2 = c(1,NA,NA,NA,...
R语言通过在函数中设置na.rm=TRUE参数、在计算和分析中删除缺失值获得有效的计算结果(Excluding Missing Values from Analyses) 缺失数据(missing data) 在R中,缺失的值由符号NA(not available)表示。 不可能的值(例如,除以零)由符号NaN(不是数字)表示。
尝试?max，您将看到它实际上有一个na.rm =参数，默认设置为FALSE。（这是许多其他R函数的常见默认值...