R에서 is.na를 사용하는 방법(예제 포함)

R의 is.na() 함수를 사용하여 벡터 및 데이터 프레임에서 누락된 값을 확인할 수 있습니다.

 #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))

다음 예에서는 이 기능을 실제로 사용하는 방법을 보여줍니다.

예 1: 벡터와 함께 is.na() 사용

다음 코드는 is.na() 함수를 사용하여 벡터의 누락된 값을 확인하는 방법을 보여줍니다.

 #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

결과에서 우리는 다음을 볼 수 있습니다:

• 벡터에는 2개의 누락된 값이 있습니다.
• 누락된 값은 위치 4와 6에 있습니다.

예 2: 데이터 프레임에 is.na() 사용

다음 코드는 is.na() 함수를 사용하여 데이터 프레임에서 누락된 값을 확인하는 방법을 보여줍니다.

 #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

출력에서 데이터 프레임에 총 4개의 NA 값이 있음을 알 수 있습니다.

우리는 또한 다음을 볼 수 있습니다:

• “var1” 열에는 NA 값이 0개 있습니다.
• “var2” 열에는 NA 값이 2개 있습니다.
• “var3” 열에는 NA 값이 1개 있습니다.
• “var4” 열에는 NA 값이 1개 있습니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 R에서 누락된 값을 처리하는 데 사용할 수 있는 기타 유용한 함수를 설명합니다.

R에서 na.omit을 사용하는 방법
R에서 na.rm을 사용하는 방법
R에서 is.null을 사용하는 방법
R에서 결측값을 모두 대치하는 방법