在使用R语言处理表格时(xlsx, csv),有时里面含有缺失值,或者不规范的数值,比如下图有许多的问号“?”,为了便于处理数据,这些都应该整行地删掉。 为了删掉那些包含"?"的行,需要先找到那些行,方法如下,通过 which(逻辑表达式) 函数找到对应行标 ...
dataframe lt data col lt val 删除data表里所有缺失值 na.omit data lt na.omit data 选取data表中val列不含NA的行,重新赋给data which is.na data lt data which is.na data val , 选取data表中字符数为 ,或不是NA 的行,重新赋给data data lt data which ...
2021-11-14 21:21 0 3278 推荐指数:
在使用R语言处理表格时(xlsx, csv),有时里面含有缺失值,或者不规范的数值,比如下图有许多的问号“?”,为了便于处理数据,这些都应该整行地删掉。 为了删掉那些包含"?"的行,需要先找到那些行,方法如下,通过 which(逻辑表达式) 函数找到对应行标 ...
1、用0替代数据框中的缺失值NA 生成数据框: V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 1 4 3 NA 3 7 6 6 10 6 5 2 9 8 9 5 10 NA 2 1 7 2 3 1 1 6 3 6 NA 1 4 1 6 4 NA 4 NA 7 10 ...
1、用0替代数据框中的缺失值NA 生成数据框: V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 1 4 3 NA 3 7 6 6 10 6 5 2 9 8 9 5 10 NA 2 1 7 2 3 1 1 6 3 6 NA ...
> head(as.Date(data$日期,'%y%M%D'))[1] NA NA NA NA NA NA data日期格式如下: 解决办法: > head(as.Date(data$日期,'%y%m%d'))[1] "2017-06-01" "2017-06-01 ...
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在R语言中,缺失值用 NA 表示,空值用 NULL 表示。初学者在学习R语言时,一般都会被这两者弄糊涂,常常错误地把这两者视为等价的。 下面,通过代码演示来说明它们的不同: 首先看 NA : x <- vector(length= 3); x ...
colSums(is.na(df2))rowSums(is.na(df2))sum(is.na(x)) ...