วิธีใช้ is.na ใน r (พร้อมตัวอย่าง)

คุณสามารถใช้ฟังก์ชัน is.na() ใน R เพื่อตรวจสอบค่าที่หายไปในเวกเตอร์และกรอบข้อมูล

 #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))

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีใช้ฟังก์ชันนี้ในทางปฏิบัติ

ตัวอย่างที่ 1: ใช้ is.na() กับเวกเตอร์

รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีใช้ฟังก์ชัน is.na() เพื่อตรวจสอบค่าที่หายไปในเวกเตอร์:

 #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

จากผลลัพธ์เราจะเห็นได้ว่า:

• เวกเตอร์มีค่าที่หายไป 2 ค่า
• ค่าที่หายไปจะอยู่ในตำแหน่งที่ 4 และ 6

ตัวอย่างที่ 2: ใช้ is.na() กับกรอบข้อมูล

รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีใช้ฟังก์ชัน is.na() เพื่อตรวจสอบค่าที่หายไปในกรอบข้อมูล:

 #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

จากผลลัพธ์เราจะเห็นว่ามีค่า NA ทั้งหมด 4 ค่าในกรอบข้อมูล

เรายังสามารถดู:

• มีค่า NA 0 ค่าในคอลัมน์ “var1”
• มี 2 ค่า NA ในคอลัมน์ “var2”
• มี 1 ค่า NA ในคอลัมน์ “var3”
• มีค่า NA 1 ค่าในคอลัมน์ “var4”

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

บทช่วยสอนต่อไปนี้จะอธิบายฟังก์ชันที่มีประโยชน์อื่น ๆ ที่สามารถใช้เพื่อจัดการกับค่าที่หายไปใน R

วิธีใช้ na.omit ใน R
วิธีใช้ na.rm ใน R
วิธีใช้ is.null ใน R
วิธีใส่ค่าที่หายไปทั้งหมดใน R