<\/p>\n
Secara default, fungsi table()<\/strong> di R membuat tabel nilai frekuensi tetapi tidak menyertakan frekuensi nilai NA.<\/span><\/p>\n Namun, Anda bisa menggunakan metode berikut untuk membuat tabel dan menyertakan nilai NA:<\/span><\/p>\n Metode 1: Buat tabel dan selalu tampilkan jumlah nilai NA<\/strong><\/span><\/p>\n Metode 2: Buat tabel dan hanya tampilkan jumlah nilai NA jika ada<\/strong><\/span><\/p>\n Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan masing-masing metode dalam praktik.<\/span><\/p>\n Misalkan kita memiliki kerangka data berikut di R yang berisi informasi tentang berbagai pemain bola basket:<\/span><\/p>\n Kita dapat menggunakan sintaks berikut untuk membuat tabel frekuensi nilai di kolom tim<\/strong> dan menampilkan jumlah nilai NA apakah ada atau tidak:<\/span><\/p>\n Perhatikan bahwa tabel yang dihasilkan menunjukkan bahwa ada 0<\/strong> nilai NA di kolom tim pada bingkai data.<\/span><\/span><\/p>\n Karena kami menggunakan argumen useNA = \u201cselalu\u201d<\/strong> , tabel masih menunjukkan jumlah nilai NA meskipun tidak ada.<\/span><\/p>\n Mari kita asumsikan lagi bahwa kita memiliki kerangka data berikut di R yang berisi informasi tentang berbagai pemain bola basket:<\/span><\/p>\n Kita dapat menggunakan sintaks berikut untuk membuat tabel frekuensi nilai di kolom tim<\/strong> dan hanya menampilkan jumlah nilai NA jika ada:<\/span><\/p>\n Perhatikan bahwa tabel yang dihasilkan menunjukkan frekuensi nilai “A” dan “B” di kolom tim<\/strong> , tetapi tidak menunjukkan frekuensi nilai NA karena tidak ada.<\/span><\/p>\n Tutorial berikut menjelaskan cara melakukan operasi umum lainnya di R:<\/span><\/p>\n Cara membuat tabel dua arah di R<\/a> Secara default, fungsi table() di R membuat tabel nilai frekuensi tetapi tidak menyertakan frekuensi nilai NA. Namun, Anda bisa menggunakan metode berikut untuk membuat tabel dan menyertakan nilai NA: Metode 1: Buat tabel dan selalu tampilkan jumlah nilai NA table(df$my_column, useNA = ” always “) Metode 2: Buat tabel dan hanya tampilkan jumlah nilai NA […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n table(df$my_column, useNA = \" always<\/span> \")<\/strong><\/pre>\n table(df$my_column, useNA = \" ifany<\/span> \")\n<\/strong><\/pre>\n Contoh 1: Buat tabel dan selalu tampilkan jumlah nilai NA<\/strong><\/span><\/h2>\n
#create data frame\n<\/span>df <- data. frame<\/span> (team=c('A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'),\n points=c(20, 25, 14, 18, 19, 12, 12, 15))\n\n#view data frame\n<\/span>df\n\n team points\n1 to 20\n2 to 25\n3 to 14\n4 to 18\n5 B 19\n6 B 12\n7 B 12\n8 B 15\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #create frequency table of values in team column, including NA values\n<\/span>table(df$team, useNA = \" always<\/span> \")\n\n AB <NA>\n 4 4 0 \n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Contoh 2: Buat tabel dan hanya tampilkan jumlah nilai NA jika ada<\/strong><\/span><\/h2>\n
#create data frame\n<\/span>df <- data. frame<\/span> (team=c('A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'),\n points=c(20, 25, 14, 18, 19, 12, 12, 15))\n\n#view data frame\ndf\n\n team points\n1 to 20\n2 to 25\n3 to 14\n4 to 18\n5 B 19\n6 B 12\n7 B 12\n8 B 15\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #create frequency table of values in team column, including NA values if any exist\n<\/span>table(df$team, useNA = \" ifany<\/span> \")\n\nAB\n4 4<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Sumber daya tambahan<\/strong><\/span><\/h2>\n
Bagaimana mengkonversi array ke matriks di R
Cara mengonversi tabel menjadi bingkai data di R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"