正文

R语言中na.fail和na.omit的用法

︶ㄣ速达网 メ
米米素材网V管理员 / 阅读
0630

这篇文章主要介绍了R语言中na.fail和na.omit的用法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

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：

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
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：

?
1
2
3
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：

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
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~

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
> 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米米素材网。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。

原文链接：https://blog.csdn.net/SThranduil/article/details/71710283