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R語言移除缺失值NA.RM-創(chuàng)新互聯(lián)

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

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