1、用0替代數據框中的缺失值NA
生成數據框：
> m <- matrix(sample(c(NA, 1:10), 100, replace = TRUE), 10) > d <- as.data.frame(m)
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 2 NA 4 1 8 5 1 2 4 NA 2 6 2 6 7 4 6 NA 3 NA NA 10 2 1 10 8 4 7 4 4 9 10 9 8 9 4 10 NA 8 5 8 3 2 1 4 5 9 4 7 9 3 9 10 1 9 9 10 5 3 3 10 4 2 2 5 NA 9 7 2 5 5替代數據框中的缺失值
> d[is.na(d)] <- 0 > d V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 1 4 3 0 3 7 6 6 10 6 5 2 9 8 9 5 10 0 2 1 7 2 3 1 1 6 3 6 0 1 4 1 6 4 0 4 0 7 10 2 0 4 1 8 5 1 2 4 0 2 6 2 6 7 4 6 0 3 0 0 10 2 1 10 8 4 7 4 4 9 10 9 8 9 4 10 0 8 5 8 3 2 1 4 5 9 4 7 9 3 9 10 1 9 9 10 5 3 3 10 4 2 2 5 0 9 7 2 5 5
2、用0替代變量中的缺失值
x <- c(1,2,NA,4,5) x[is.na(x)] <- 0
3. 不僅僅是0，同理你還可以賦予其他的數值
R語言用complete.cases 和 na.omit去除有空值的行
下面用實例來說明這兩個函數的作用：
這是一個數據框
final：
gene hsap mmul mmus rnor cfam
1 ENSG00000208234 0 NA NA NA NA
2 ENSG00000199674 0 2 2 2 2
3 ENSG00000221622 0 NA NA NA NA
4 ENSG00000207604 0 NA NA 1 2
5 ENSG00000207431 0 NA NA NA NA
6 ENSG00000221312 0 1 2 3 2
如果要去除有NA的行，則可用：final[complete.cases(final),]
也可用 na.omit(final)
那么，返回值是
gene hsap mmul mmus rnor cfam
2 ENSG00000199674 0 2 2 2 2
6 ENSG00000221312 0 1 2 3 2
現在，我只想過濾部分列：
我們就只能用
final[complete.cases(final[,5:6]),]
結果是：
gene hsap mmul mmus rnor cfam
2 ENSG00000199674 0 2 2 2 2
4 ENSG00000207604 0 NA NA 1 2
6 ENSG00000221312 0 1 2 3 2
這樣第四行含有空值，但是，我們的命令是只過濾第5列，第6列中含有NA的行