Jak używać na.rm w r (z przykładami)

Możesz użyć argumentu na.rm=TRUE , aby wykluczyć brakujące wartości podczas obliczania statystyk opisowych w R.

 #calculate mean and exclude missing values
mean(x, na. rm = TRUE )

#calculate sum and exclude missing values 
sum(x, na. rm = TRUE )

#calculate maximum and exclude missing values 
max(x, na. rm = TRUE )

#calculate standard deviation and exclude missing values 
sd(x, na. rm = TRUE )

Poniższe przykłady pokazują, jak w praktyce używać tego argumentu z wektorami i ramkami danych.

Przykład 1: Używanie na.rm z wektorami

Załóżmy, że próbujemy obliczyć średnią, sumę, maksimum i odchylenie standardowe następującego wektora w R, który zawiera brakujące wartości:

 #define vector with some missing values
x <- c(3, 4, 5, 5, 7, NA, 12, NA, 16)

mean(x)

[1] NA

sum(x)

[1] NA

max(x)

[1] NA

sd(x)

[1] NA

Każda z tych funkcji zwraca wartość NA .

Aby wykluczyć brakujące wartości podczas wykonywania tych obliczeń, możemy po prostu dołączyć argument na.rm = TRUE w następujący sposób:

 #define vector with some missing values
x <- c(3, 4, 5, 5, 7, NA, 12, NA, 16)

mean(x, na. rm = TRUE )

[1] 7.428571

sum(x, na. rm = TRUE )

[1] 52

max(x, na. rm = TRUE )

[1] 16

sd(x, na. rm = TRUE )

[1] 4.790864

Należy pamiętać, że udało nam się pomyślnie wykonać każde obliczenie, wykluczając brakujące wartości.

Przykład 2: Używanie na.rm z ramkami danych

Załóżmy, że mamy następującą ramkę danych w R, która zawiera brakujące wartości:

 #create data frame
df <- data. frame (var1=c(1, 3, 3, 4, 5),
                 var2=c(7, 7, NA, 3, 2),
                 var3=c(3, 3, NA, 6, 8),
                 var4=c(1, 1, 2, 8, NA))

#view data frame
df

  var1 var2 var3 var4
1 1 7 3 1
2 3 7 3 1
3 3 NA NA 2
4 4 3 6 8
5 5 2 8 NA

Możemy użyć funkcji Apply() do obliczenia statystyk opisowych dla każdej kolumny w ramce danych i użyć argumentu na.rm = TRUE , aby wykluczyć brakujące wartości podczas wykonywania tych obliczeń:

 #calculate mean of each column
apply(df, 2, mean, na. rm = TRUE )

var1 var2 var3 var4 
3.20 4.75 5.00 3.00 

#calculate sum of each column
apply(df, 2, sum, na. rm = TRUE )

var1 var2 var3 var4 
  16 19 20 12 

#calculate max of each column
apply(df, 2, max, na. rm = TRUE )

var1 var2 var3 var4 
   5 7 8 8 

#calculate standard deviation of each column
apply(df, 2, sd, na. rm = TRUE )

    var1 var2 var3 var4 
1.483240 2.629956 2.449490 3.366502

Po raz kolejny udało nam się pomyślnie ukończyć każde obliczenie, wykluczając brakujące wartości.

Dodatkowe zasoby

Poniższe samouczki wyjaśniają, jak wykonać inne typowe zadania z brakującymi wartościami w R:

Jak używać is.null w R
Jak używać na.omit w R
Jak używać is.na w R