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R语言na.fail与na.omit使用 R语言中na.fail和na.omit的用法

SThranduil   2021-04-20 我要评论
想了解R语言中na.fail和na.omit的用法的相关内容吗,SThranduil在本文为您仔细讲解R语言na.fail与na.omit使用的相关知识和一些Code实例,欢迎阅读和指正,我们先划重点:R语言,na.fail用法,na.omit用法,下面大家一起来学习吧。

实际工作中,数据集很少是完整的,许多情况下样本中都会包括若干缺失值NA,这在进行数据分析和挖掘时比较麻烦。

R语言通过na.fail和na.omit可以很好地处理样本中的缺失值

1、na.fail(<向量a>): 如果向量a内包括至少1个NA,则返回错误;如果不包括任何NA,则返回原有向量a

2、na.omit(<向量a>): 返回删除NA后的向量a

3、attr( na.omit(<向量a>) ,”na.action”): 返回向量a中元素为NA的下标

4、is.na:判断向量内的元素是否为NA

example:

data<-c(1,2,NA,2,4,2,10,NA,9)
data.na.omit<-na.omit(data)
data.na.omit
    [1]  1  2  2  4  2  10  9
    attr(,"na.action")
    [1] 3 8
    attr(,"class")
    [1] "omit"
attr(data.na.omit,"na.action")
    [1] 3 8
    attr(,"class")
    [1] "omit"

另外还可以使用!x方式方便地删除NA。

例如:

a<-c(1,2,3,NA,NA,2,NA,5)
a[!is.na(a)]
    [1] 1 2 3 2 5

其中,is.na用于判断向量内的元素是否为NA,返回结果:c(FALSE,FALSE,FALSE,TRUE,TRUE,FALSE,TRUE,FALSE),即a内元素为NA,其对应的下标元素是TRUE,反之是FALSE。

!x是取非逻辑运算符,!is.na(a)表示a内元素不为NA,其对应的下标元素是TRUE,反之是FALSE。

通过a[!is.na(a)]进行索引后,即可取出a内不为NA的元素,将其过滤。

其中,函数na.fail和 na.omit 不仅可以应用于向量,也可以应用于矩阵和数据框。

example:

data <- read.table(text="
a b c d e f
NA 1 1 1 1 1
1 NA 1 1 1 1
1 1 NA 1 1 1
1 1 1 NA 1 1
1 1 1 1 NA 1
1 1 1 1 1 NA",header=T)
na.omit(data)
data
>[1] a b c d e f
<0 行> (或0-长度的row.names)

补充:R语言移除缺失值 NA.RM

看代码~

> 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)

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。


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