Как использовать is.na в r (с примерами)
Вы можете использовать функцию is.na() в R для проверки пропущенных значений в векторах и кадрах данных.
#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))
Следующие примеры показывают, как использовать эту функцию на практике.
Пример 1. Использование is.na() с векторами
Следующий код показывает, как использовать функцию is.na() для проверки пропущенных значений в векторе:
#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
По результату мы видим:
- В векторе 2 пропущенных значения.
- Недостающие значения расположены в позициях 4 и 6.
Пример 2. Использование is.na() с фреймами данных
Следующий код показывает, как использовать функцию is.na() для проверки отсутствия значений во фрейме данных:
#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
Из вывода мы видим, что в кадре данных всего 4 значения NA.
Мы также можем увидеть:
- В столбце «var1» 0 значений NA.
- В столбце «var2» есть 2 значения NA.
- В столбце «var3» имеется 1 значение NA.
- В столбце «var4» имеется 1 значение NA.
Дополнительные ресурсы
В следующих руководствах объясняются другие полезные функции, которые можно использовать для обработки пропущенных значений в R.
Как использовать na.omit в R
Как использовать na.rm в R
Как использовать is.null в R
Как все вменить пропущенные значения в R