<\/p>\n
Sie k\u00f6nnen das Argument na.rm=TRUE<\/strong> verwenden, um fehlende Werte bei der Berechnung deskriptiver Statistiken in R auszuschlie\u00dfen.<\/span><\/p>\n Die folgenden Beispiele zeigen, wie dieses Argument in der Praxis mit Vektoren und Datenrahmen verwendet wird.<\/span><\/p>\n Angenommen, wir versuchen, den Mittelwert, die Summe, das Maximum und die Standardabweichung des folgenden Vektors in R zu berechnen, der fehlende Werte enth\u00e4lt:<\/span><\/p>\n Jede dieser Funktionen gibt einen Wert von NA<\/strong> zur\u00fcck.<\/span><\/p>\n Um fehlende Werte bei der Durchf\u00fchrung dieser Berechnungen auszuschlie\u00dfen, k\u00f6nnen wir einfach das Argument na.rm = TRUE<\/strong> wie folgt einbinden:<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass wir jede Berechnung erfolgreich durchf\u00fchren und dabei fehlende Werte ausschlie\u00dfen konnten.<\/span><\/p>\n Angenommen, wir haben den folgenden Datenrahmen in R, der fehlende Werte enth\u00e4lt:<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen die Funktion apply()<\/strong> verwenden, um deskriptive Statistiken f\u00fcr jede Spalte im Datenrahmen zu berechnen und das Argument na.rm = TRUE<\/strong> verwenden, um fehlende Werte bei der Durchf\u00fchrung dieser Berechnungen auszuschlie\u00dfen:<\/span><\/p>\n Wieder einmal konnten wir jede Berechnung erfolgreich abschlie\u00dfen und dabei fehlende Werte ausschlie\u00dfen.<\/span><\/p>\n In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie Sie andere h\u00e4ufige Aufgaben mit fehlenden Werten in R ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n So verwenden Sie is.null in R<\/a> Sie k\u00f6nnen das Argument na.rm=TRUE verwenden, um fehlende Werte bei der Berechnung deskriptiver Statistiken in R auszuschlie\u00dfen. #calculate mean and exclude missing values mean(x, na. rm = TRUE ) #calculate sum and exclude missing values sum(x, na. rm = TRUE ) #calculate maximum and exclude missing values max(x, na. rm = TRUE ) #calculate standard […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n #calculate mean and exclude missing values<\/span>\nmean(x, na. rm<\/span> = TRUE<\/span> )\n\n#calculate sum and exclude missing values<\/span> \nsum(x, na. rm<\/span> = TRUE<\/span> )\n\n#calculate maximum and exclude missing values<\/span> \nmax(x, na. rm<\/span> = TRUE<\/span> )\n\n#calculate standard deviation and exclude missing values<\/span> \nsd(x, na. rm<\/span> = TRUE<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n Beispiel 1: Verwendung von na.rm mit Vektoren<\/strong><\/span><\/h3>\n
#define vector with some missing values<\/span>\nx <- c(3, 4, 5, 5, 7, NA, 12, NA, 16)\n\nmean(x)\n\n[1] NA\n\nsum(x)\n\n[1] NA\n\nmax(x)\n\n[1] NA\n\nsd(x)\n\n[1] NA\n<\/strong><\/pre>\n #define vector with some missing values<\/span>\nx <- c(3, 4, 5, 5, 7, NA, 12, NA, 16)\n\nmean(x, na. rm<\/span> = TRUE<\/span> )\n\n[1] 7.428571\n\nsum(x, na. rm<\/span> = TRUE<\/span> )\n\n[1] 52\n\nmax(x, na. rm<\/span> = TRUE<\/span> )\n\n[1] 16\n\nsd(x, na. rm<\/span> = TRUE<\/span> )\n\n[1] 4.790864\n<\/strong><\/pre>\n Beispiel 2: Verwendung von na.rm mit Datenrahmen<\/strong><\/span><\/h3>\n
#create data frame\n<\/span>df <- data. frame<\/span> (var1=c(1, 3, 3, 4, 5),\n var2=c(7, 7, NA, 3, 2),\n var3=c(3, 3, NA, 6, 8),\n var4=c(1, 1, 2, 8, NA))\n\n#view data frame\n<\/span>df\n\n var1 var2 var3 var4\n1 1 7 3 1\n2 3 7 3 1\n3 3 NA NA 2\n4 4 3 6 8\n5 5 2 8 NA\n<\/strong><\/pre>\n #calculate mean of each column\napply(df, 2, mean, na. rm<\/span> = TRUE<\/span> )\n\nvar1 var2 var3 var4 \n3.20 4.75 5.00 3.00 \n\n#calculate sum of each column<\/span>\napply(df, 2, sum, na. rm<\/span> = TRUE<\/span> )\n\nvar1 var2 var3 var4 \n 16 19 20 12 \n\n#calculate max of each column<\/span>\napply(df, 2, max, na. rm<\/span> = TRUE<\/span> )\n\nvar1 var2 var3 var4 \n 5 7 8 8 \n\n#calculate standard deviation of each column<\/span>\napply(df, 2, sd, na. rm<\/span> = TRUE<\/span> )\n\n var1 var2 var3 var4 \n1.483240 2.629956 2.449490 3.366502<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
So verwenden Sie na.omit in R<\/a>
So verwenden Sie is.na in R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"