<\/p>\n
Sie k\u00f6nnen die folgenden Methoden verwenden, um fehlende Werte in R zu finden und zu z\u00e4hlen:<\/span><\/p>\n Methode 1: Finden Sie den Ort fehlender Werte<\/strong><\/span><\/p>\n Methode 2: Z\u00e4hlen Sie die gesamten fehlenden Werte<\/strong><\/span><\/p>\n Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie diese Funktionen in der Praxis nutzen k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n Angenommen, wir haben den folgenden Datenrahmen:<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen den folgenden Code verwenden, um Positionen zu identifizieren, bei denen in der Spalte \u201eAssist\u201c fehlende Werte vorhanden sind, und um die gesamten fehlenden Werte in der Spalte \u201eAssist\u201c zu ermitteln:<\/span><\/p>\n Aus dem Ergebnis k\u00f6nnen wir erkennen, dass die Positionen 1<\/strong> , 3<\/strong> und 4<\/strong> fehlende Werte in der Spalte \u201eAssists\u201c aufweisen und insgesamt 3<\/strong> fehlende Werte in der Spalte vorhanden sind.<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie die gesamten fehlenden Werte in jeder Spalte eines Datenrahmens gez\u00e4hlt werden:<\/span><\/p>\n Aus dem Ergebnis k\u00f6nnen wir sehen:<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie die gesamten fehlenden Werte in einem gesamten Datenrahmen gez\u00e4hlt werden:<\/span><\/p>\n Aus dem Ergebnis k\u00f6nnen wir ersehen, dass im gesamten Datenrahmen insgesamt 5<\/strong> Werte fehlen.<\/span><\/p>\n In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie Sie andere g\u00e4ngige Operationen mit fehlenden Werten in R durchf\u00fchren:<\/span><\/p>\n Wie alle fehlenden Werte in R unterstellt werden<\/a> Sie k\u00f6nnen die folgenden Methoden verwenden, um fehlende Werte in R zu finden und zu z\u00e4hlen: Methode 1: Finden Sie den Ort fehlender Werte which( is.na (df$column_name)) Methode 2: Z\u00e4hlen Sie die gesamten fehlenden Werte sum( is.na (df$column_name)) Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie diese Funktionen in der Praxis nutzen k\u00f6nnen. Beispiel 1: Fehlende Werte […]<\/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 which( is.na<\/span> (df$column_name))\n<\/strong><\/pre>\n sum( is.na<\/span> (df$column_name))<\/strong><\/pre>\n Beispiel 1: Fehlende Werte in einer Spalte suchen und z\u00e4hlen<\/strong><\/span><\/h3>\n
#create data frame\n<\/span>df <- data. frame<\/span> (team=c('A', 'B', 'C', NA, 'E'),\n points=c(99, 90, 86, 88, 95),\n assists=c(NA, 28, NA, NA, 34),\n rebounds=c(30, 28, 24, 24, NA))\n\n#view data frame\n<\/span>df\n\n team points assists rebounds\n1 A 99 NA 30\n2 B 90 28 28\n3 C 86 NA 24\n4 NA 88 NA 24\n5 E 95 34 NA\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #identify locations of missing values in 'assists' column\nwhich( is.na<\/span> (df$assists))\n\n[1] 1 3 4\n\n#count total missing values in 'assists' column\n<\/span>sum( is.na<\/span> (df$assists))\n\n[1] 3 \n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Beispiel 2: Fehlende Werte in allen Spalten z\u00e4hlen<\/strong><\/span><\/h3>\n
#create data frame\n<\/span>df <- data. frame<\/span> (team=c('A', 'B', 'C', NA, 'E'),\n points=c(99, 90, 86, 88, 95),\n assists=c(NA, 28, NA, NA, 34),\n rebounds=c(30, 28, 24, 24, NA))\n\n#count total missing values in each column of data frame\n<\/span>sapply(df, function<\/span> (x) sum(is. na<\/span> (x)))\n\n team points assists rebounds \n 1 0 3 1<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n\n
Beispiel 3: Fehlende Werte im gesamten Datenrahmen z\u00e4hlen<\/strong><\/span><\/h3>\n
#create data frame\n<\/span>df <- data. frame<\/span> (team=c('A', 'B', 'C', NA, 'E'),\n points=c(99, 90, 86, 88, 95),\n assists=c(NA, 28, NA, NA, 34),\n rebounds=c(30, 28, 24, 24, NA))\n\n#count total missing values in entire data frame\n<\/span>sum( is.na<\/span> (df))\n\n[1] 5<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
So ersetzen Sie NAs durch Strings in R<\/a>
So ersetzen Sie NA durch Zero in dplyr<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"