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 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-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 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$d)> bad.d [1] FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE> df[!bad.d,] a b c d1 2 2 1 52 3 4 NA 63 4 6 27 75 6 10 125 306 7 12 216 318 9 16 512 339 10 18 729 3410 11 20 1000 3511 12 22 1331 36 // 根据第二列和第三列的NA 移除相应的行> df[complete.cases(df[,2:3]),] a b c d1 2 2 1 53 4 6 27 75 6 10 125 306 7 12 216 317 NA 14 343 NA8 9 16 512 339 10 18 729 3410 11 20 1000 3511 12 22 1331 36 // 根据第二列和 第四列的NA，移除相应的行> df[complete.cases(df[,c(2,4)]),] a b c d1 2 2 1 52 3 4 NA 63 4 6 27 75 6 10 125 306 7 12 216 318 9 16 512 339 10 18 729 3410 11 20 1000 3511 12 22 1331 36 // 根据所有列的NA，移除相应的行> df[complete.cases(df),] a b c d1 2 2 1 53 4 6 27 75 6 10 125 306 7 12 216 318 9 16 512 339 10 18 729 3410 11 20 1000 3511 12 22 1331 36> // 这个效果跟上面的df[complete.cases(df),] 相同> na.omit(df) a b c d1 2 2 1 53 4 6 27 75 6 10 125 306 7 12 216 318 9 16 512 339 10 18 729 3410 11 20 1000 3511 12 22 1331 36 // 计算某一列的平均值， 移除NA值> mean(df$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服务器之家。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
