在R语言中,删除包含NA值的行是一个常见的数据清洗任务。以下是如何完成这一任务的详细步骤,包括加载数据集、使用na.omit()函数或complete.cases()函数来删除包含NA的行,并查看处理后的数据集以确认NA行已被删除。 1. 加载包含NA值的数据集 首先,我们需要加载一个包含NA值的数据集。假设我们有一个名为data的数...
1.去除带有NA的行,采用complete.cases(); temp <- temp[complete.cases(temp), ]; 1. 其中temp为你的数据,这样就可以将带有NA的行全部删除。 2.获得数据的行数,采用nrow(); n_user <- nrow(user_order); 1. 3.建立一个长度任意的空向量,采用vector(mode = "numeric", length = N); radius <-...
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 ...
删除含有NA的行或列很简单: 删除全为NA的行或列貌似没有内置的函数,不过实现也很简单,按行删按列删都可以: 测试一下 非常的方便~
1. 把y1缺失的删掉 > # 去掉y1缺失的行 > dat %>% drop_na(y1) ID y1 y2 1 3 ...
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 ...
R语言删除数据框中含有缺失值NA的行或列 x是一个数据框 1.删除数据框x中含有缺失值NA的行可以用下面方法 (1) x <- x[complete.cases(x),] (2) x <- na.omit(x) 2.删除数据框x中含有缺失值NA的列可以用下面方法 na_flag <- apply(is.na(x), 2, sum)...
非常的方便~
“x[is.na(x)=F]”表示索引出x中不是缺失值的元素。“length(x[is.na(x)])”返回x中缺失值的个数。4.删除最后一个元素x <- x[1:(length(x)-1)]很简单,不解释了,应该可以看懂的5.更改某个元素,如第三个元素改为8x[3] <- 8一个小考题:首先输入命令 “x<- rnorm(100) #产生100个标准正...
df[!apply(df,1,function(x){all(is.na(x))}),]#若一行全是NA，all(is.na(x))返回TRUE，...