Come utilizzare is.na in r (con esempi)

È possibile utilizzare la funzione is.na() in R per verificare la presenza di valori mancanti nei vettori e nei frame di dati.

 #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))

I seguenti esempi mostrano come utilizzare questa funzione nella pratica.

Esempio 1: utilizzare is.na() con i vettori

Il codice seguente mostra come utilizzare la funzione is.na() per verificare la presenza di valori mancanti in un vettore:

 #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

Dal risultato possiamo vedere:

• Ci sono 2 valori mancanti nel vettore.
• I valori mancanti si trovano nelle posizioni 4 e 6.

Esempio 2: utilizzare is.na() con frame di dati

Il codice seguente mostra come utilizzare la funzione is.na() per verificare la presenza di valori mancanti in un frame di dati:

 #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

Dall’output possiamo vedere che ci sono 4 valori NA totali nel frame di dati.

Possiamo anche vedere:

• Ci sono 0 valori NA nella colonna “var1”.
• Ci sono 2 valori NA nella colonna “var2”.
• Ci sono 1 valori NA nella colonna “var3”.
• Ci sono 1 valori NA nella colonna “var4”.

Risorse addizionali

I seguenti tutorial spiegano altre funzioni utili che possono essere utilizzate per gestire i valori mancanti in R.

Come utilizzare na.omit in R
Come usare na.rm in R
Come utilizzare is.null in R
Come imputare tutti i valori mancanti in R