用 NA替换$符号 # df.replace(regex={r'\?'...# 如果数据结构中有缺省值NaN时, 在写入文件时要添加设置缺省参数 na_rap = "NaN" 否则写入时会显示空白 # data.to_csv("frame.csv", na_rap = "NaN 2.5K20 day6-白雪 引用于微信公众号生信星球须知R包是多个函数的集合,具有详细的说明和示例。......
sample(从中抽样的数据行数向量,抽样个数,是否放回FALSE为无放回) mysample<-leadership[sample(1:nrow(leadership),3,replace=FALSE)] 1. 中间过程 > 1:nrow(leadership) [1] 1 2 3 4 5 1. 2. 结果 > mysample date q1 age 1 10/24/08 5 32 2 10/28/08 3 45 3 10/1/08 3 25 4 10/...
可以采用is.null()进行判断。 NaN NaN即Not A Number,是一个长度为1的逻辑值向量。 代码语言:javascript 复制 >c<-NaN>class(c)[1]"numeric">length(c)[1]1>is.finite(c)[1]FALSE 可以采用is.nan()进行判断。另外,我们可以采用is.finite()或is.infinite()函数来判断元素是有限的还是无限的,而对NaN进...
另一种处理缺失值的方法是用某个值替代缺失值。我们可以使用is.na函数找出含有缺失值的位置,并使用replace函数将缺失值替换为指定的值。 # 替代缺失值为0cleaned_data<-replace(data,is.na(data),0) 1. 2. 进行运算 处理完缺失值之后,我们可以进行NAN运算。R语言中的NAN运算会自动忽略含有缺失值的计算。 加法...
NaN Inf/-Inf 这四种数据类型在R中都有相应的函数用以判断。 NA NA即Not available,是一个长度为1的逻辑常数,通常代表缺失值。NA可以被强制转换为任意其他数据类型的向量。 > a <- NA > class(a) [1] "logical" > length(a) [1] 1 可以采用is.na()进行判断。另外,NA和“NA”不可以互换。
NaN Inf/-Inf 这四种数据类型在R中都有相应的函数用以判断。 NA NA即Not available,是一个长度为1的逻辑常数,通常代表缺失值。NA可以被强制转换为任意其他数据类型的向量。 >a<-NA>class(a)[1]"logical">length(a)[1]1 可以采用is.na()进行判断。另外,NA和“NA”不可以互换。
第一个参数x为取样的样本池,是一个已知向量;第二个参数size是取样的数量;replace为逻辑值,表示“x”中的值是否可重复抽取,默认为FALSE,如果size大于“x”向量的长度,则必须设置为TRUE。 向量的常见操作: 1.排序:常用的排序函数有sort()和order(),它们的返回值是不同的。前者获得排序后的向量,而后者获得排序后...
(NA,1,3),y=c(2,NA,3)) df[is.na(df)] <- 100 df ``` ```{r} replace_na(df$x,500) ``` ```{r} df <- tibble(x=c(NA,1,3),y=c(2,NA,3)) fill(df,x,.direction = "up") ``` ### 均值填补法 这种方法主要用于连续资料的缺失,把缺失值用该变量的...
这样就可以了，甚至不需要dplyr，因为它在base中：
R provides several other is.xxx functions that are very similar to is.na (e.g.is.nan,is.null, or is.finite). Stay tuned — All you learn here can be applied to many different programming scenarios! is.na in Combination with Other R Functions ...