R语言的计算中去除NA_r语言如何把na值去掉_记录本的博客

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因为x中有NA，所以当对x进行sum操作时，y会被赋值为NA，那如何才能在计算时去除NA的干扰呢？

y<-sum(x,na.rm=TRUE)

通过在函数中加“na.rm=TRUE”即可，书中说很多函数都可以用这个方法去除NA的干扰，大家可以试一下。

如果想要去除数据中的NA，可以这样：

newdata<-na.omit(olddata)

#前二种算法可以计算缺失数据，但随机森林不行，所以还需将数据进行清洗整理 data(algae) algae <- algae[-many NA s(algae,0.2), ]#占有20%的 NA 值的行去掉 clean.algae <- knnImputation(algae,k=10)#平均值填充 NA 值 #回归树模型计算 model.tree=rpart(a1 ~ ., data = clean.algae[, 1:12]) summary(model.tree) pre.tree <- predict(model.tree, clean.algae) plot(pre.tree~clean.algae$a1) nmse1 <- mean((pre.tree- clean.algae[,'a1'])^2)/mean((mean(clean.algae[,'a1'])- clean.algae[,'a1'])^2) nmse1

主要是通过 R语言 ，对日期数据进行处理，并补全缺失数据 rawdata<- read.csv("C:/Users/li/Desktop/ss.csv",fill=F) #提取数据 ss1,并组合数据------------------------------- ts1<-rawdata$ts1 ts11<-as.Date(ts1,'%Y/%m/%d') false<-is. na (ts11) ts21<-ts11[!false] ss1<-rawdata$SS1 ss1<-ss1[!false] library(zoo) data1<-zoo(ss1,ts21) #补全不规则数据(时间的缺失和缺失值 ) date1<-zoo(,seq(start(data1),end(data1),'day')) datanew1<-merge(data1,date1) datanew1[is. na (datanew1)]<-median(datanew1, na .rm = T) #提取数据 ss2

R语言 剔除包含 NA 的行或列前言 NA 值的影响去除 NA 值在数据分析的过程中，数据的前处理是非常重要的。数据中出现“ NA ”是非常常见的，“ NA ”指“Not Available”，出现 NA 常常会影响我们进行数据分析，这是因为 NA 是会传染的。 NA 值的影响看以下例子： > a <- c(1,2,3,4,5) > mean(a) [1] 3 如果出现 NA ，情况就不一样了 > a <- c(1,2,3,4,5, NA ) > mean(a) [1] NA 由此可见， NA 值

目录00引言1、Inf2、 NA N（Not a Number）3、 NA 与逻辑运算符4、总结这篇的主角是 R语言 中缺失值 ( NA )的识别与提取。先介绍 NA N、Inf及其运算。在最终介绍缺失值（ NA ），毕竟重要的都压轴嘛。 1、Inf 在实数轴上除了确定的有限点，还有两个无限：正无穷、负无穷。用Inf、-Inf表示。 [1] Inf [1] -Inf &gt...

R语言 处理缺失值在处理数据过程中，避免不了会产生一些缺失值，如未填写数据或者编码错误等原因，用 NA 表示缺失值。在 R语言 中，is. na ()函数可以判断元素是否是缺失值，从而返回逻辑值 (TRUE/FALSE)，所以该函数将会返回和元数据集一样大小的数据集。在判断缺失值的过程中，需要注意以下两点：一是缺失值是不可以比较的，即不可以用缺失值去寻找缺失值，如var == NA 返回的结果永远不会是true。二是 R语言 中不会将正无穷和负无穷写成 NA ，分别用 Inf 和 –Inf 所标记。既然缺失值可能无处不在，那么在数据分析过程中可以采取如下的方法去除缺失值：一是很多数值函数都拥有一个 na .rm

# for the first 15 colomns ========== dat=read.table("data1.txt",head=TRUE) na =col na mes(dat) dat1=dat[, na [-1]] nc=dim(dat1)[2] # 列数 nr=dim(dat1)[1] # 行数 logr=-dat1

Data A na lysis for Titanic Survivors The survival rate is influenced by a person’s gender, age, Pclass, and ticket fare. So, the data are used to allude that generally healthy full-grown male adults sacrifice themselves for the lives of women, children, and the elderly in times of disaster. Description: Describe the methods (or tools) you used to a na lyze the features and why they can be helpful. Also, give a brief introduction of Na ïve Bayes models (in your own words). Our team used R language

一般在项目中，数据可能会因为设备故障、未作答问题或误编码数据的原因不完整。在R 中 NA （not available，不可用）表示缺失值。函数is. na ()允许你检测缺失值是否存在。该函数作用于检测对象之后将返回一个相同大小的对象，其中缺失值的位置被改写为true，其他不是缺失值的位置则为false。 > which(is. na (nhanes2)) #返回缺失值的位置 > sum(is. na

data_frame$column_ na me <- data_frame$column_ na me[!is. na (data_frame$column_ na me)] 其中，data_frame是指数据框名，column_ na me是指需要去除 NA 值的列名。此代码会将数据框中某列中的所有 NA 值去除，并重新赋值给该列，将不为空的值保留下来。