R語(yǔ)言中na.fail和na.omit的用法
實(shí)際工作中，數(shù)據(jù)集很少是完整的，許多情況下樣本中都會(huì)包括若干缺失值NA，這在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和挖掘時(shí)比較麻煩。
R語(yǔ)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(nèi)包括至少1個(gè)NA，則返回錯(cuò)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(biāo)
4、is.na：判斷向量?jī)?nèi)的元素是否為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"
另外還可以使用!x方式方便地刪除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用于判斷向量?jī)?nèi)的元素是否為NA，返回結(jié)果：c(FALSE,FALSE,FALSE,TRUE,TRUE,FALSE,TRUE,FALSE)，即a內(nèi)元素為NA，其對(duì)應(yīng)的下標(biāo)元素是TRUE，反之是FALSE。
！x是取非邏輯運(yùn)算符，!is.na（a）表示a內(nèi)元素不為NA，其對(duì)應(yīng)的下標(biāo)元素是TRUE，反之是FALSE。
通過a[!is.na（a）]進(jìn)行索引后，即可取出a內(nèi)不為NA的元素，將其過濾。
其中，函數(shù)na.fail和 na.omit 不僅可以應(yīng)用于向量，也可以應(yīng)用于矩陣和數(shù)據(jù)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-長(zhǎng)度的row.names)
補(bǔ)充：R語(yǔ)言移除缺失值 NA.RM
看代碼~
> 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)
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教。
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