我是靠谱客的博主 包容短靴,这篇文章主要介绍R语言移除缺失值 NA.RM,现在分享给大家,希望可以做个参考。

> a <- 2:12
> b <- seq(2,23,2)
> c <- c(1:11)^3
> d <- c(5:8, 30:36)
> df <- data.frame(a,b,c,d)
> df$a[df$a==8] <- NA 
> df$b[df$b==8] <- NA 
> df$c[df$c==8] <- NA 
> df$d[df$d==8] <- NA 
> df$d[df$d==32] <- NA
> df
    a  b    c  d
1   2  2    1  5
2   3  4   NA  6
3   4  6   27  7
4   5 NA   64 NA
5   6 10  125 30
6   7 12  216 31
7  NA 14  343 NA
8   9 16  512 33
9  10 18  729 34
10 11 20 1000 35
11 12 22 1331 36
// 只根据第四列,也就是d 的 NA,移除相应的行
> bad.d <- is.na(df$d)
> bad.d
 [1] FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
> df[!bad.d,]
    a  b    c  d
1   2  2    1  5
2   3  4   NA  6
3   4  6   27  7
5   6 10  125 30
6   7 12  216 31
8   9 16  512 33
9  10 18  729 34
10 11 20 1000 35
11 12 22 1331 36
// 根据第二列和第三列的NA 移除相应的行
> df[complete.cases(df[,2:3]),]
    a  b    c  d
1   2  2    1  5
3   4  6   27  7
5   6 10  125 30
6   7 12  216 31
7  NA 14  343 NA
8   9 16  512 33
9  10 18  729 34
10 11 20 1000 35
11 12 22 1331 36
// 根据第二列和 第四列的NA,移除相应的行
> df[complete.cases(df[,c(2,4)]),]
    a  b    c  d
1   2  2    1  5
2   3  4   NA  6
3   4  6   27  7
5   6 10  125 30
6   7 12  216 31
8   9 16  512 33
9  10 18  729 34
10 11 20 1000 35
11 12 22 1331 36
// 根据所有列的NA,移除相应的行
> df[complete.cases(df),]
    a  b    c  d
1   2  2    1  5
3   4  6   27  7
5   6 10  125 30
6   7 12  216 31
8   9 16  512 33
9  10 18  729 34
10 11 20 1000 35
11 12 22 1331 36
> 
// 这个效果跟上面的df[complete.cases(df),] 相同
> na.omit(df)
    a  b    c  d
1   2  2    1  5
3   4  6   27  7
5   6 10  125 30
6   7 12  216 31
8   9 16  512 33
9  10 18  729 34
10 11 20 1000 35
11 12 22 1331 36
// 计算某一列的平均值, 移除NA值
> mean(df$d, na.rm=TRUE)


转载于:https://blog.51cto.com/matrix6ro/1791239

最后

以上就是包容短靴最近收集整理的关于R语言移除缺失值 NA.RM的全部内容,更多相关R语言移除缺失值内容请搜索靠谱客的其他文章。

本图文内容来源于网友提供,作为学习参考使用,或来自网络收集整理,版权属于原作者所有。
点赞(104)

评论列表共有 0 条评论

立即
投稿
返回
顶部