R에서 누락된 값을 찾고 계산하는 방법(예제 포함)

다음 방법을 사용하여 R에서 누락된 값을 찾고 계산할 수 있습니다.

방법 1: 누락된 값의 위치 찾기

 which( is.na (df$column_name))

방법 2: 총 결측값 계산

 sum( is.na (df$column_name))

다음 예에서는 이러한 기능을 실제로 사용하는 방법을 보여줍니다.

예시 1: 열에서 누락된 값 찾기 및 계산

다음과 같은 데이터 프레임이 있다고 가정합니다.

 #create data frame
df <- data. frame (team=c('A', 'B', 'C', NA, 'E'),
                 points=c(99, 90, 86, 88, 95),
                 assists=c(NA, 28, NA, NA, 34),
                 rebounds=c(30, 28, 24, 24, NA))

#view data frame
df

  team points assists rebounds
1 A 99 NA 30
2 B 90 28 28
3 C 86 NA 24
4 NA 88 NA 24
5 E 95 34 NA

다음 코드를 사용하여 “지원” 열에서 누락된 값이 있는 위치를 식별하고 “지원” 열에서 총 누락된 값을 찾을 수 있습니다.

 #identify locations of missing values in 'assists' column
which( is.na (df$assists))

[1] 1 3 4

#count total missing values in 'assists' column
sum( is.na (df$assists))

[1] 3 

결과에서 위치 1 , 3 , 4 의 ‘assists’ 열에 누락된 값이 있고 해당 열에 총 3개의 누락된 값이 있음을 알 수 있습니다.

예시 2: 모든 열의 누락된 값 계산

다음 코드는 데이터 프레임의 각 열에서 총 누락된 값을 계산하는 방법을 보여줍니다.

 #create data frame
df <- data. frame (team=c('A', 'B', 'C', NA, 'E'),
                 points=c(99, 90, 86, 88, 95),
                 assists=c(NA, 28, NA, NA, 34),
                 rebounds=c(30, 28, 24, 24, NA))

#count total missing values in each column of data frame
sapply(df, function (x) sum(is. na (x)))

    team points assists rebounds 
       1 0 3 1

결과에서 우리는 다음을 볼 수 있습니다:

• ‘팀’ 열에 누락된 값이 1개 있습니다.
• ‘포인트’ 열에는 누락된 값이 0개 있습니다.
• ‘지원’ 열에는 3개의 누락된 값이 있습니다.
• ‘리바운드’ 열에 누락된 값이 1개 있습니다.

예시 3: 전체 데이터 프레임에서 누락된 값 계산

다음 코드는 전체 데이터 프레임에서 총 결측값을 계산하는 방법을 보여줍니다.

 #create data frame
df <- data. frame (team=c('A', 'B', 'C', NA, 'E'),
                 points=c(99, 90, 86, 88, 95),
                 assists=c(NA, 28, NA, NA, 34),
                 rebounds=c(30, 28, 24, 24, NA))

#count total missing values in entire data frame
sum( is.na (df))

[1] 5

그 결과 전체 데이터 프레임에 총 5개의 결측값이 있음을 알 수 있다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 R에서 누락된 값을 사용하여 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

R에서 결측값을 모두 대치하는 방법
R에서 NA를 문자열로 바꾸는 방법
dplyr에서 NA를 0으로 바꾸는 방법