R में is.na का उपयोग कैसे करें (उदाहरण के साथ)

आप वैक्टर और डेटा फ़्रेम में गुम मानों की जांच के लिए R में is.na() फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं।

 #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))

निम्नलिखित उदाहरण दिखाते हैं कि व्यवहार में इस फ़ंक्शन का उपयोग कैसे करें।

उदाहरण 1: वेक्टर के साथ is.na() का उपयोग करें

निम्नलिखित कोड दिखाता है कि वेक्टर में गुम मानों की जांच के लिए is.na() फ़ंक्शन का उपयोग कैसे करें:

 #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

परिणाम से हम देख सकते हैं:

• वेक्टर में 2 लुप्त मान हैं।
• लुप्त मान स्थिति 4 और 6 में स्थित हैं।

उदाहरण 2: डेटा फ़्रेम के साथ is.na() का उपयोग करें

निम्नलिखित कोड दिखाता है कि डेटा फ़्रेम में गुम मानों की जांच के लिए is.na() फ़ंक्शन का उपयोग कैसे करें:

 #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

आउटपुट से हम देख सकते हैं कि डेटा फ़्रेम में कुल 4 NA मान हैं।

हम यह भी देख सकते हैं:

• “Var1” कॉलम में 0 NA मान हैं।
• “Var2” कॉलम में 2 NA मान हैं।
• “Var3” कॉलम में 1 NA मान हैं।
• “Var4” कॉलम में 1 NA मान हैं।

अतिरिक्त संसाधन

निम्नलिखित ट्यूटोरियल अन्य उपयोगी फ़ंक्शंस की व्याख्या करते हैं जिनका उपयोग आर में लापता मानों को संभालने के लिए किया जा सकता है।

R में na.omit का उपयोग कैसे करें
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