R에서 na가 아닌 값을 계산하는 방법(예제 3개)

R에서 NA가 아닌 값을 계산하려면 다음 방법을 사용할 수 있습니다.

방법 1: 전체 데이터 프레임에서 NA가 아닌 값을 센다

 sum( ! is. na (df))

방법 2: 데이터 프레임의 각 열에서 NA가 아닌 값을 계산합니다.

 colSums( ! is. na (df))

방법 3: 데이터 프레임에서 그룹당 NA가 아닌 값을 계산합니다.

 library (dplyr)

df %>%
  group_by(var1) %>%
  summarise(total_non_na = sum( ! is. na (var2)))

다음 예에서는 다음 데이터 프레임에서 이러한 각 방법을 실제로 사용하는 방법을 보여줍니다.

 #create data frame
df <- data. frame (team=c('A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'),
                 points=c(12, NA, 30, 32, 20, 22, 17, NA),
                 rebounds=c(10, 8, 9, 13, NA, 20, 8, 7))

#view data frame
df

  team points rebounds
1 to 12 10
2 A NA 8
3 to 30 9
4 A 32 13
5 B 20 NA
6 B 22 20
7 B 17 8
8 B NA 7

방법 1: 전체 데이터 프레임에서 NA가 아닌 값을 센다

다음 코드는 전체 데이터 프레임에서 NA가 아닌 값의 총계를 계산하는 방법을 보여줍니다.

 #count non-NA values in entire data frame
sum( ! is. na (df))

[1] 21

결과를 보면 전체 데이터 프레임에 NA가 아닌 값이 21개 있다는 것을 알 수 있다.

방법 2: 데이터 프레임의 각 열에서 NA가 아닌 값을 계산합니다.

다음 코드는 데이터 프레임의 각 열에서 NA가 아닌 값의 합계를 계산하는 방법을 보여줍니다.

 #count non-NA values in each column
colSums( ! is. na (df))

    team points rebounds 
       8 6 7

결과에서 우리는 다음을 볼 수 있습니다:

• 팀 열에는 NA가 아닌 값이 8개 있습니다.
• 포인트 열에는 NA가 아닌 값이 6개 있습니다.
• 반송 열에는 NA가 아닌 값이 7개 있습니다.

방법 3: NA가 아닌 값을 그룹별로 계산

다음 코드는 팀 열별로 그룹화된 포인트 열의 NA가 아닌 총 값을 계산하는 방법을 보여줍니다.

 library (dplyr)
df %>%
  group_by(team) %>%
  summarise(total_non_na = sum( ! is. na (points)))

# A tibble: 2 x 2
  team total_non_na
          
1 to 3
2 B 3

결과에서 우리는 다음을 볼 수 있습니다:

• A팀의 포인트 열에는 NA가 아닌 값이 3개 있습니다.
• B팀의 포인트 열에는 NA가 아닌 값이 3개 있습니다.

추가 리소스

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

R에서 누락된 값을 찾고 계산하는 방법
R에서 결측값을 모두 대치하는 방법