วิธีใช้ na.rm ใน r (พร้อมตัวอย่าง)
คุณสามารถใช้อาร์กิวเมนต์ na.rm=TRUE เพื่อยกเว้นค่าที่หายไปเมื่อคำนวณสถิติเชิงพรรณนาใน 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 )
ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีใช้อาร์กิวเมนต์นี้ในทางปฏิบัติกับเวกเตอร์และกรอบข้อมูล
ตัวอย่างที่ 1: การใช้ na.rm กับเวกเตอร์
สมมติว่าเรากำลังพยายามคำนวณค่าเฉลี่ย ผลรวม ค่าสูงสุด และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของเวกเตอร์ต่อไปนี้ใน R ที่มีค่าที่ขาดหายไป:
#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
แต่ละฟังก์ชันเหล่านี้จะส่งกลับค่า NA
หากต้องการยกเว้นค่าที่หายไปเมื่อทำการคำนวณเหล่านี้ เราสามารถรวมอาร์กิวเมนต์ na.rm = TRUE ได้ดังนี้:
#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
โปรดทราบว่าเราสามารถทำการคำนวณแต่ละครั้งได้สำเร็จโดยไม่รวมค่าที่หายไป
ตัวอย่างที่ 2: การใช้ na.rm กับเฟรมข้อมูล
สมมติว่าเรามีกรอบข้อมูลต่อไปนี้ใน R ที่มีค่าที่ขาดหายไป:
#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
เราสามารถใช้ฟังก์ชัน Apply() เพื่อคำนวณสถิติเชิงพรรณนาสำหรับแต่ละคอลัมน์ในกรอบข้อมูล และใช้อาร์กิวเมนต์ na.rm = TRUE เพื่อแยกค่าที่หายไปเมื่อทำการคำนวณเหล่านี้:
#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
เป็นอีกครั้งที่เราสามารถดำเนินการคำนวณแต่ละครั้งได้สำเร็จโดยไม่รวมค่าที่หายไป
แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม
บทช่วยสอนต่อไปนี้จะอธิบายวิธีดำเนินการงานทั่วไปอื่น ๆ ที่มีค่าหายไปใน R:
วิธีใช้ is.null ใน R
วิธีใช้ na.omit ใน R
วิธีใช้ is.na ใน R