1、查看缺失值
> x <- c(3,1,NA,NA) > x <- c(3,1,NA,NA) > y <- c(3,4,2,7) > z <- c(3,2,5,1) > da <- data.frame(x,y,z) > da x y z 1 3 3 3
2 1 4 2
3 NA 2 5
4 NA 7 1
> is.na(da) x y z [1,] FALSE FALSE FALSE [2,] FALSE FALSE FALSE [3,] TRUE FALSE FALSE [4,] TRUE FALSE FALSE > is.na(da[,1:2]) x y [1,] FALSE FALSE [2,] FALSE FALSE [3,] TRUE FALSE [4,] TRUE FALSE
2、缺失值重新赋值
> da x y z 1 3 3 3
2 1 4 2
3 NA 2 5
4 NA 7 1
> da$x[is.na(da[,1])] [1] NA NA > da$x[is.na(da[,1])][1] <- 10
> da x y z 1 3 3 3
2 1 4 2
3 10 2 5
4 NA 7 1
3、排除缺失值
da sum(da$x) sum(da$x,na.rm = T) mean(da$x) mean(da$x,na.rm = T)
4、删除含有缺失值的行
da a <- na.omit(da) a
