Jakie są brakujące wartości?
W analizie danych brakujące wartości odnoszą się do braku danych dla konkretnej zmiennej lub obserwacji. Te brakujące wartości są zazwyczaj reprezentowane przez specjalny symbol lub kod, często oznaczany jako NA (niedostępne) w R i wielu innych językach programowania.
funkcja na.omit() w R
Thena.omit()>funkcjonować w Język programowania R służy do usuwania brakujących wartości (NA) z ramki danych, macierzy lub wektora. Nazwa na.omit oznacza pomijanie NA. Ta funkcja jest szczególnie przydatna podczas pracy ze zbiorami danych zawierającymi braki danych, gdy chcesz wykluczyć z analizy obserwacje zawierające brakujące dane.
Składnia:
na.omit(dane)
ciąg.wartośćParametr:
dane: Zbiór określonych wartości ramki danych, macierzy lub wektora.
Zwroty: Zakres wartości po pominięciu NA.
Usuwanie brakujących wartości z wektora
R
# Create a vector with missing values> vector <->c>(1, 2,>NA>, 4, 5)> vector> # Use na.omit() to remove missing values> cleaned_vector <->na.omit>(vector)> # Display the cleaned vector> cleaned_vector> |
>
Generator liczb losowych w Javie
>
Wyjście:
[1] 1 2 NA 4 5 [1] 1 2 4 5>
Usuwanie brakujących wartości z matryca
R
# Create a matrix with missing values> mat<->c>(>NA>,1,2,>NA>,3,4,>NA>,5,6,>NA>,7,8)> var<->matrix>(mat,3,4)> var> # Use na.omit() to remove missing values> na.omit>(var)> |
>
jak zamienić string na int
>
Wyjście:
[,1] [,2] [,3] [,4] [1,] NA NA NA NA [2,] 1 3 5 7 [3,] 2 4 6 8 [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 1 3 5 7 [2,] 2 4 6 8>
Usuwanie brakujących wartości z Ramki danych
R
gzip dla Linuksa
# Create a data frame with missing values> data <->data.frame>(> >ID =>c>(1, 2, 3, 4),> >Value =>c>(5,>NA>, 7, 8)> )> data> # Use na.omit() to remove rows with missing values> cleaned_data <->na.omit>(data)> # Display the cleaned data> print>(cleaned_data)> |
>
>
Wyjście:
ID Value 1 1 5 2 2 NA 3 3 7 4 4 8 ID Value 1 1 5 3 3 7 4 4 8>