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::vec_detect_complete() 计算的。 例子 df <- tibble(x =...
8. drop_na 函数:删除有空值的行 (person_df<-tibble(name=c('Jack','Lucy','Mike',NA),age=c(18,22,NA,19)))# 删除所有有空值的行person_df%>%drop_na()# 删除 name 字段中有空值的行person_df%>%drop_na(name) person_df
df02 <- data.frame(x = c(1, 2, NA, 3), y = c("A", "C", "B", NA)) df02 ## x y ## 1 1 A ## 2 2 C ## 3 NA B ## 4 3 <NA> drop_na() 该函数会删掉选中变量为缺失值的行,若没有变量被选中则删掉所有包含缺失值的行。 drop_na(df02) ## x y ## 1 1 A #...
X<-data.frame(X1=LETTERS[1:5],X2=1:5)X[2,2]<-NA X[4,1]<-NA;X X1 X21A12B NA3C34<NA>45E5 1.去掉含有NA的行,可以选择只根据某一列来去除 drop_na(X) #删除x这个数据里的na X1 X2 1 A 1 2 C 3 3 E 5 drop_na(X,X1) #删除x1列na X1 X2 1 A 1 2 B NA 3 C 3 4 ...
drop_na(): 删除包含缺失值的行。 tidyr的优势在于它提供了简单而灵活的函数,可以轻松地进行数据整理和转换。它适用于各种数据清洗和分析任务,包括数据预处理、数据聚合和数据可视化等。 腾讯云提供了一系列与数据处理和分析相关的产品和服务,例如云数据库 TencentDB、云数据仓库 Tencent Data Lake Analytics、云数据集...
tidyr::drop_na(data, ...) 剔除掉数据中的缺失值 构造实验数据 x <- tibble(x1=c("A", "B", "C", "D", "E"), x2=c(1, NA, NA, 3, NA)) x 1. 2. 3. drop_na(x, x2) 1. fill() tidyr::fill(data, ..., direction=c("down", "up")) 将数据中的缺失值进行填充(填充...
fill():用前面的非缺失值填充缺失值。 drop_na():删除包含缺失值的行。 complete():创建一个包含完整行的数据集,其中缺失值用指定的值填充。 这些函数可以帮助我们对数据进行清洗、整理和重塑,使其更适合进行分析和可视化。 腾讯云并没有与tidyr包直接相关的产品或服务。
drop_na(数据框名,依据的列名(即有空值那一列的列名)),表示有空值的,整行删除掉。此处为drop_na(X,X2) fill(数据框名,依据的列名)),表示根据上一行的数值填充上,此处为fill(X,X2) replace_na(数据框名,要填的列名=要填的值),空值填进去特定的一个数值 ...
缺失值处理中，drop_na()函数删去包含缺失值的行，fill()函数用前后一行的值填充缺失值，replace_na()则用指定值替换缺失值。对于因子变量，必须使用已出现的取值来替换缺失值。变量分列使用separate()函数，通过正则表达式将一个变量分解成多个变量，类似Excel的分列功能。unite()函数则将多个变量合并为一...
除了长宽转换,tidyr包还提供了其他一些常用的数据清洗函数。例如,drop_na()函数可以删除包含缺失值的行,fill()函数可以填充缺失值,separate()函数可以将一个变量拆分为多个变量,unite()函数可以将多个变量合并为一个变量,replace_na()函数可以用指定的填充值替换缺失值等。