用tidyr 包中的 drop_na() 删除所有包含 NA 的行: df_dup %>% drop_na()也可以只删除某些列包含 NA 的行: df_dup %>% drop_na(sex:math)2. 对行切片:slice_*() slice 就是对行切片的意思,该系列函数的共同参数: n: 用来指定要选择的行数 prop: 用来指定选择的行比例 ...
我们可以使用tidyr包中的drop_na()函数来完成这个操作,该函数是另一个提供数据清理工具的tidyverse包。我们还将删除numNA变量,因为在删除缺失答案的受试者后,我们将不再需要它。我们使用tidyverse包中的select()函数来完成这个操作,它可以从数据框中选择或删除列。在numNA前面加上一个减号,就是告诉它要删除该列。
drop_na(X,X1) #按照第一列来去除NA的行 1. drop_na(X,X2) 1. (2)替换NA > replace_na(X$X2,0) #将第二列中的NA的值用0替换,只是打印出来没有实际赋值操作 [1] 1 0 3 4 5 1. 2. (3)用上一行的值填充NA fill(X,X2) 1. 2. dplyr包的功能 基础: dplyr包是专门用来处理数据框。
drop_na() 删除... 指定的任何列包含缺失值的行。 用法 drop_na(data, ...) 参数 data 一个DataFrame 。 ... < tidy-select > 用于检查缺失值的列。如果为空,则使用所有列。 细节 解释drop_na() 的另一种方法是它仅保留 "complete" 行(其中没有行包含缺失值)。在内部,这种完整性是通过 vctrs::...
"drop_na"函数的全称是“删除缺失值”,也可以理解为"drop missing values"。它可以删除数据集中的任何缺失值,包括缺失的整数、字符串或逻辑值。这个函数的语法非常简单,只需要提供数据的因子类型和需要删除的缺失值的列名即可。"drop_na"函数会自动判断哪些列有缺失值,并将它们一起删除。
dplyr-tidyr-drop_na去除包含空值的行 过滤某列包含空值单元格所在行 df%>%tidyr::drop_na(col_a,col_b) 过滤任意列包含空值单元格所在行 df%>%tidyr::drop_na()
purrr 包中map_dfr() 和map_dfc() 函数可以在批量读入数据的同时做合并行/合并列。 根据值匹配合并数据框 左连接:left_join(), 保留x 所有行,合并匹配的y 中的列, 没有的使用NA补充 x%>%left_join(y,by=c("var1"="var2"))或者多个变量: by=c("var1","var2") ...
join_df <- drop_na(join_df) #查看该数据框总体情况 summary(join_df) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 链式操作符%>% 将一个函数的输出传递给下一个函数作为输入 快捷键:ctrl+shift+M 各种函数 1.统计量 install.packages("pastecs") library(pastecs) ...
drop_na() %>% #删除具有缺失值的观察值 ageCent = age - mean(age), totCholCent = totChol - mean(totChol),拟合逻辑回归模型glm(TenYearCHD ~ age + Smoker + CholCent, data = data, family = binomial) 预测 对于新病人data_frame(ageCent = (60 - 49.552), ...