另一个判断缺失值的函数是complete.cases(),它同样返回逻辑值向量,但值与is.na()的相反:缺失值为FALSE,正常数据为TRUE,利用它来选取无缺失数据的行非常方便。 > complete.cases(data$salary) [1] TRUE TRUE FALSE TRUE FALSE FALSEFALSE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE 3.3.2判断缺失模式 存在缺失数据时,需要进一步...
complete.cases()R语言中的函数用于返回具有完整案例的逻辑向量,即没有缺失值。 用法:complete.cases(x) 参数: x:Object 范例1: #R Program toreturn#caseswhichare complete#Creating a vectorvec <- c(1, 2, 3, 4, NA, 3)#Calling complete.cases()functioncomplete.cases(vec)#Printing the ...
判断是否为缺失值的函数是is.na(),可以应用于向量、数据框等多种对象,返回逻辑值。 另一个常用函数是VIM包中的complete.cases(),判断每个观测样本是否完整,TRUR表示完整。 library(mice) #数据集nhanes2为mice包自带数据集,25个观测值,4个变量 is.na(nhanes2) #判断每个值是否为缺失值,只粘贴部分运行结果 ag...
1、 > a <- c("a", NA,"d","e", NA,"b")>complete.cases(a)## 向量中不为空返回TRUE,为空则返回FALSE[1] TRUE FALSE TRUE TRUE FALSE TRUE>is.na(a)## 向量中为空返回TRUE, 不为空则返回FALSE[1] FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE...
R语言使用complete.cases函数筛选出dataframe中不包含缺失值的所有数据行(select rows not have missing values) 缺失数据(missing data) 在R中,缺失的值由符号NA(not available)表示。不可能的值(例如,除以零)由符号NaN(不是数字)表示。与SAS不同,R对字符和数字数据使用相同的符号。 仿真数据 y <- c(1...
R语言complete.cases()函数 complete.cases() 可以去除data frame中的NA行,方便后续对文本的分析和处理,具体用法如下, #过滤第5列中有NA的行 dat_rm_NA=dat[complete.cases(dat[,5]),] #过滤第1到5列中有NA的行 dat_rm_NA=dat[complete.cases(dat[,1:5]),] #过滤所有列中有NA的行 dat_rm_NA=...
1、输出数据格式不同。is.na按照数据框格式形成一个(FALSE,FALSE,TURE)列,而complete.cases形成是一个数列向量,不再是按照数据框格式; 2、输出数据内容不同。complete.cases输出的逻辑向量与is.na正好相反,is.na的TURE为是缺失值;complete.cases的TURE为完整值。
newdata <- na.omit(leadership)# 删除leadership数据集中含有缺失数据的行函数complete.cases()可以用来识别矩阵或数据框中没有缺失值的行。 # sleep为数据集名称sleep[complete.cases(sleep),] # 列出数据集中没有缺失值的行观测sleep[!complete.cases(sleep),] # 列出有一个或多个缺失值的行观测End ...
在R语言中,可以使用函数na.omit()或complete.cases()来去掉空值。 na.omit()函数会删除包含空值的行并返回一个新的数据框,这样可以确保所有的列都没有空值。例如: df <- data.frame(a = c(1, 2, NA, 4), b = c(NA, 2, 3, 4)) new_df <- na.omit(df) 复制代码 在上面的例子中,new_df...
过滤掉缺失样本是最简单的方式,其前提是缺失数据的比例较少,而且缺失数据是随机出现的,这样删除缺失数据后对分析结果影响不大。 R可以使用complete.cases()指令选取完整的记录,有缺失值的行则删去不要。1 2 3 4 5 > data1=data[complete.cases(data$salary),] > dim(data1) [1] 8 3...