Comment utiliser is.na dans R (avec exemples)

Vous pouvez utiliser la fonction is.na() dans R pour vérifier les valeurs manquantes dans les vecteurs et les trames de données.

#check if each individual value is NA
is.na(x)

#count total NA values
sum(is.na(x))

#identify positions of NA values
which(is.na(x))

Les exemples suivants montrent comment utiliser cette fonction dans la pratique.

Exemple 1 : utilisez is.na() avec des vecteurs

Le code suivant montre comment utiliser la fonction is.na() pour vérifier les valeurs manquantes dans un vecteur :

#define vector with some missing values
x <- c(3, 5, 5, NA, 7, NA, 12, 16)

#check if each individual value is NA
is.na(x)

[1] FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE FALSE

#count total NA values
sum(is.na(x))

[1] 2

#identify positions of NA values
which(is.na(x))

[1] 4 6

À partir du résultat, nous pouvons voir :

• Il y a 2 valeurs manquantes dans le vecteur.
• Les valeurs manquantes sont situées en position 4 et 6.

Exemple 2 : utilisez is.na() avec des trames de données

Le code suivant montre comment utiliser la fonction is.na() pour vérifier les valeurs manquantes dans un bloc de données :

#create data frame
df <- data.frame(var1=c(1, 3, 3, 4, 5),
                 var2=c(7, NA, NA, 3, 2),
                 var3=c(3, 3, 6, NA, 8),
                 var4=c(NA, 1, 2, 8, 9))

#view data frame
df

  var1 var2 var3 var4
1    1    7    3   NA
2    3   NA    3    1
3    3   NA    6    2
4    4    3   NA    8
5    5    2    8    9

#find total NA values in data frame
sum(is.na(df))

[1] 4

#find total NA values by column
sapply(df, function(x) sum(is.na(x)))

var1 var2 var3 var4 
   0    2    1    1 

À partir de la sortie, nous pouvons voir qu’il y a 4 valeurs NA totales dans la trame de données.

On peut également voir :

• Il y a 0 valeurs NA dans la colonne « var1 ».
• Il y a 2 valeurs NA dans la colonne « var2 ».
• Il y a 1 valeurs NA dans la colonne « var3 ».
• Il y a 1 valeurs NA dans la colonne « var4 ».

Ressources additionnelles

Les didacticiels suivants expliquent d’autres fonctions utiles qui peuvent être utilisées pour gérer les valeurs manquantes dans R.

Comment utiliser na.omit dans R
Comment utiliser na.rm dans R
Comment utiliser is.null dans R
Comment imputer les valeurs manquantes dans R