R で is.na を使用する方法 (例付き)

R のis.na()関数を使用して、ベクトルとデータ フレームの欠損値をチェックできます。

 #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))

次の例は、この関数を実際に使用する方法を示しています。

例 1: ベクトルで is.na() を使用する

次のコードは、 is.na()関数を使用してベクトル内の欠損値をチェックする方法を示しています。

 #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

結果から次のことがわかります。

• ベクトルには欠損値が 2 つあります。
• 欠損値は位置 4 と 6 にあります。

例 2:データ フレームで is.na() を使用する

次のコードは、is.na() 関数を使用してデータ フレーム内の欠損値をチェックする方法を示しています。

 #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

出力から、データ フレーム内に合計4 つの NA 値があることがわかります。

次のことも確認できます。

• 「var1」列の NA 値は0です。
• 「var2」列には NA 値が2 つあります。
• 「var3」列には NA 値が1 つあります。
• 「var4」列には NA 値が1 つあります。

追加リソース

次のチュートリアルでは、R で欠損値を処理するために使用できる他の便利な関数について説明します。

Rでna.omitを使用する方法
Rでna.rmを使用する方法
Rでis.nullを使用する方法
Rで欠損値をすべて代入する方法