{"id":2969,"date":"2023-07-19T20:34:24","date_gmt":"2023-07-19T20:34:24","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/listenweises-loschen-in-r\/"},"modified":"2023-07-19T20:34:24","modified_gmt":"2023-07-19T20:34:24","slug":"listenweises-loschen-in-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/listenweises-loschen-in-r\/","title":{"rendered":"So f\u00fchren sie eine listenweise l\u00f6schung in r durch (mit beispiel)"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Das listenweise L\u00f6schen<\/strong> ist eine Methode, die alle Zeilen in einem<\/em> Datenrahmen l\u00f6scht, in deren Spalte ein Wert fehlt.<\/span><\/p>\n

Der einfachste Weg, das listenweise L\u00f6schen in R durchzuf\u00fchren, ist die Verwendung der folgenden Syntax:<\/span><\/p>\n

 complete_df <- df[complete. boxes<\/span> (df), ]\n<\/strong><\/pre>\n
 Diese Syntax verwendet die Funktion \u201ecomplete.cases()\u201c<\/a> , um einen neuen Datenrahmen zu erstellen, der nur die Zeilen aus einem urspr\u00fcnglichen Datenrahmen enth\u00e4lt, in denen in keiner Spalte Werte fehlen.<\/span><\/p>\n
 Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie diese Funktion in der Praxis nutzen k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n
 Beispiel: Listenweises L\u00f6schen in R durchf\u00fchren<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Angenommen, wir haben den folgenden Datenrahmen in R, der Informationen \u00fcber verschiedene Basketballspieler enth\u00e4lt:<\/span><\/p>\n
 #create data frame<\/span>\ndf <- data. frame<\/span> (rating=c(70, 75, 75, 78, 81, 85, 89, 91, 94, 97),\n                 points=c(12, 15, 14, 13, NA, 29, 24, 18, 20, 25),\n                 assists=c(9, 5, NA, 5, 7, 8, 11, 12, 13, 11))\n\n#view data frame\n<\/span>df\n\n   rating points assists\n1 70 12 9\n2 75 15 5\n3 75 14 NA\n4 78 13 5\n5 81 NA 7\n6 85 29 8\n7 89 24 11\n8 91 18 12\n9 94 20 13\n10 97 25 11\n<\/strong><\/pre>\n
 Beachten Sie, dass zwei Zeilen in einigen Spalten NA-Werte enthalten.<\/span><\/p>\n
 Wir k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um eine listenweise L\u00f6schung<\/strong> durchzuf\u00fchren und nur die Zeilen zu behalten, in denen in keiner Spalte Werte fehlen:<\/span><\/p>\n
 #create new data frame that only contains rows with no missing values<\/span>\ncomplete_df <- df[complete. boxes<\/span> (df), ]\n\n#view new data frame\n<\/span>complete_df\n\n   rating points assists\n1 70 12 9\n2 75 15 5\n4 78 13 5\n6 85 29 8\n7 89 24 11\n8 91 18 12\n9 94 20 13\n10 97 25 11\n<\/strong><\/pre>\n
 Beachten Sie, dass keine der Zeilen in diesem neuen Datenrahmen in irgendeiner Spalte leere Werte enth\u00e4lt.<\/span><\/p>\n
 #count how many rows have missing values in any column<\/span>\nnrow(df[ !<\/span> complete. cases<\/span> (df), ])\n\n[1] 2\n<\/strong><\/pre>\n
 Dies sagt uns, dass in zwei<\/strong> Zeilen im urspr\u00fcnglichen Datenrahmen in mindestens einer Spalte Werte fehlten.<\/span><\/p>\n
 Und wir k\u00f6nnen genauso einfach z\u00e4hlen, in wie vielen Zeilen in keiner Spalte Werte fehlten:<\/span><\/p>\n
 #count how many rows do not have missing values in any column<\/span>\nnrow(df[complete. cases<\/span> (df), ])\n\n[1] 8<\/strong><\/pre>\n
 Dies sagt uns, dass 8<\/strong> Zeilen des urspr\u00fcnglichen Datenrahmens in keiner Spalte fehlende Werte aufwiesen.<\/span><\/p>\n
 Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
 In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie Sie andere h\u00e4ufige Aufgaben in R ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n
 So finden und z\u00e4hlen Sie fehlende Werte in R<\/a>
 So interpolieren Sie fehlende Werte in R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Das listenweise L\u00f6schen ist eine Methode, die alle Zeilen in einem Datenrahmen l\u00f6scht, in deren Spalte ein Wert fehlt. 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