{"id":2970,"date":"2023-07-19T20:34:24","date_gmt":"2023-07-19T20:34:24","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/exclusao-listwise-em-r\/"},"modified":"2023-07-19T20:34:24","modified_gmt":"2023-07-19T20:34:24","slug":"exclusao-listwise-em-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/exclusao-listwise-em-r\/","title":{"rendered":"Como executar listwise delete em r (com exemplo)"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

A exclus\u00e3o listwise<\/strong> \u00e9 um m\u00e9todo que exclui todas as linhas em um quadro de dados que possuem um valor ausente em uma<\/em> coluna.<\/span><\/p>\n

A maneira mais f\u00e1cil de realizar a exclus\u00e3o listwise em R \u00e9 usar a seguinte sintaxe:<\/span><\/p>\n

 complete_df <- df[complete. boxes<\/span> (df), ]\n<\/strong><\/pre>\n
 Esta sintaxe usa a fun\u00e7\u00e3o complete.cases()<\/a> para criar um novo quadro de dados que cont\u00e9m apenas as linhas de um quadro de dados original que n\u00e3o possui valores ausentes em nenhuma coluna.<\/span><\/p>\n
 O exemplo a seguir mostra como usar esta fun\u00e7\u00e3o na pr\u00e1tica.<\/span><\/p>\n
 Exemplo: Execute a exclus\u00e3o listwise em R<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Suponha que temos o seguinte quadro de dados em R que cont\u00e9m informa\u00e7\u00f5es sobre v\u00e1rios jogadores de basquete:<\/span><\/p>\n
 #create data frame<\/span>\ndf <- data. frame<\/span> (rating=c(70, 75, 75, 78, 81, 85, 89, 91, 94, 97),\n                 points=c(12, 15, 14, 13, NA, 29, 24, 18, 20, 25),\n                 assists=c(9, 5, NA, 5, 7, 8, 11, 12, 13, 11))\n\n#view data frame\n<\/span>df\n\n   rating points assists\n1 70 12 9\n2 75 15 5\n3 75 14 NA\n4 78 13 5\n5 81 NA 7\n6 85 29 8\n7 89 24 11\n8 91 18 12\n9 94 20 13\n10 97 25 11\n<\/strong><\/pre>\n
 Observe que duas linhas cont\u00eam valores NA em algumas colunas.<\/span><\/p>\n
 Podemos usar a seguinte sintaxe para realizar uma exclus\u00e3o listwise<\/strong> e manter apenas as linhas que n\u00e3o possuem valores ausentes em nenhuma coluna:<\/span><\/p>\n
 #create new data frame that only contains rows with no missing values<\/span>\ncomplete_df <- df[complete. boxes<\/span> (df), ]\n\n#view new data frame\n<\/span>complete_df\n\n   rating points assists\n1 70 12 9\n2 75 15 5\n4 78 13 5\n6 85 29 8\n7 89 24 11\n8 91 18 12\n9 94 20 13\n10 97 25 11\n<\/strong><\/pre>\n
 Observe que nenhuma das linhas neste novo quadro de dados possui valores vazios em nenhuma coluna.<\/span><\/p>\n
 #count how many rows have missing values in any column<\/span>\nnrow(df[ !<\/span> complete. cases<\/span> (df), ])\n\n[1] 2\n<\/strong><\/pre>\n
 Isso nos diz que 2<\/strong> linhas no quadro de dados original tinham valores ausentes em pelo menos uma coluna.<\/span><\/p>\n
 E podemos contar com a mesma facilidade quantas linhas n\u00e3o tinham valores faltantes em nenhuma coluna:<\/span><\/p>\n
 #count how many rows do not have missing values in any column<\/span>\nnrow(df[complete. cases<\/span> (df), ])\n\n[1] 8<\/strong><\/pre>\n
 Isso nos diz que 8<\/strong> linhas do quadro de dados original n\u00e3o tinham valores ausentes em nenhuma coluna.<\/span><\/p>\n
 Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras tarefas comuns em R:<\/span><\/p>\n
 Como encontrar e contar valores ausentes em R<\/a>
 Como interpolar valores ausentes em R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
A exclus\u00e3o listwise \u00e9 um m\u00e9todo que exclui todas as linhas em um quadro de dados que possuem um valor ausente em uma coluna. 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