Question

我是一名使用R的研究生，并且一直在阅读有关从数据框中删除包含NA的行的其他Stack Overflow答案。我试过了na.omit和complete.cases。当使用它们时，它表明已经删除了具有NA的行，但是当我写出summary（data.frame）时，它仍然包含NA。实际上是删除了带NA的行还是我做错了？

na.omit(Perios)
summary(Perios)

Perios[complete.cases(Perios),]
summary(Perios)

Answer 1

错误是您实际上没有分配na.omit的输出！

Perios＆lt; - na.omit（Perios）
如果您知道NAs出现在哪一列，那么您可以执行

Perios [！is.na（Perios $骨膜炎）]

或更一般地说：

Perios[!is.na(Perios$colA) & !is.na(Perios$colD) & ... ,]

然后作为R的一般安全提示，抛出一个na.fail断言它有效：

na.fail(Perios)  # trust, but verify! Die Paranoia ist gesund.

Answer 2

is.na不是正确的功能。您想要complete.cases，并希望complete.cases相当于function(x) apply(is.na(x), 1, all)或na.omit来过滤数据：

也就是说，您希望所有没有NA值的行。

< x <- data.frame(a=c(1,2,NA), b=c(3,NA,NA))
> x
   a  b
1  1  3
2  2 NA
3 NA NA

> x[complete.cases(x),]
  a b
1 1 3

> na.omit(x)
  a b
1 1 3

然后将其分配回x以保存数据。

complete.cases返回一个向量，输入数据帧的每一行一个元素。另一方面，is.na返回一个矩阵。这不适合返回完整的情况，但可以将所有非NA值作为向量返回：

> is.na(x)
         a     b
[1,] FALSE FALSE
[2,] FALSE  TRUE
[3,]  TRUE  TRUE


> x[!is.na(x)]
[1] 1 2 3

摘要仍显示使用na.omit和complete.cases后的NA

2 个答案: