實際工作中，數據集很少是完整的，許多情況下樣本中都會包括若干缺失值NA，這在進行數據分析和挖掘時比較麻煩。
R語言通過na.fail和na.omit可以很好地處理樣本中的缺失值
1、na.fail（<向量a>）: 如果向量a內包括至少1個NA，則返回錯誤；如果不包括任何NA，則返回原有向量a
2、na.omit（<向量a>）: 返回刪除NA后的向量a
3、attr（ na.omit（<向量a>） ,”na.action”）: 返回向量a中元素為NA的下標
4、is.na：判斷向量內的元素是否為NA
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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" |
另外還可以使用!x方式方便地刪除NA。
例如：
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a<-c(1,2,3,NA,NA,2,NA,5)a[!is.na(a)] [1] 1 2 3 2 5 |
其中，is.na用于判斷向量內的元素是否為NA，返回結果：c(FALSE,FALSE,FALSE,TRUE,TRUE,FALSE,TRUE,FALSE)，即a內元素為NA，其對應的下標元素是TRUE，反之是FALSE。
！x是取非邏輯運算符，!is.na（a）表示a內元素不為NA，其對應的下標元素是TRUE，反之是FALSE。
通過a[!is.na（a）]進行索引后，即可取出a內不為NA的元素，將其過濾。
其中，函數na.fail和 na.omit 不僅可以應用于向量，也可以應用于矩陣和數據框。
example：
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data <- read.table(text="a b c d e fNA 1 1 1 1 11 NA 1 1 1 11 1 NA 1 1 11 1 1 NA 1 11 1 1 1 NA 11 1 1 1 1 NA",header=T)na.omit(data)data>[1] a b c d e f<0 行> (或0-長度的row.names) |
補充：R語言移除缺失值 NA.RM
看代碼~
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> 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 d1 2 2 1 52 3 4 NA 63 4 6 27 74 5 NA 64 NA5 6 10 125 306 7 12 216 317 NA 14 343 NA8 9 16 512 339 10 18 729 3410 11 20 1000 3511 12 22 1331 36 // 只根據第四列，也就是d 的 NA，移除相應的行> bad.d <- is.na(df$d)> bad.d [1] FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE> df[!bad.d,] a b c d1 2 2 1 52 3 4 NA 63 4 6 27 75 6 10 125 306 7 12 216 318 9 16 512 339 10 18 729 3410 11 20 1000 3511 12 22 1331 36 // 根據第二列和第三列的NA 移除相應的行> df[complete.cases(df[,2:3]),] a b c d1 2 2 1 53 4 6 27 75 6 10 125 306 7 12 216 317 NA 14 343 NA8 9 16 512 339 10 18 729 3410 11 20 1000 3511 12 22 1331 36 // 根據第二列和 第四列的NA，移除相應的行> df[complete.cases(df[,c(2,4)]),] a b c d1 2 2 1 52 3 4 NA 63 4 6 27 75 6 10 125 306 7 12 216 318 9 16 512 339 10 18 729 3410 11 20 1000 3511 12 22 1331 36 // 根據所有列的NA，移除相應的行> df[complete.cases(df),] a b c d1 2 2 1 53 4 6 27 75 6 10 125 306 7 12 216 318 9 16 512 339 10 18 729 3410 11 20 1000 3511 12 22 1331 36> // 這個效果跟上面的df[complete.cases(df),] 相同> na.omit(df) a b c d1 2 2 1 53 4 6 27 75 6 10 125 306 7 12 216 318 9 16 512 339 10 18 729 3410 11 20 1000 3511 12 22 1331 36 // 計算某一列的平均值， 移除NA值> mean(df$d, na.rm=TRUE) |
以上為個人經驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持服務器之家。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教。
原文鏈接：https://blog.csdn.net/SThranduil/article/details/71710283
