Question

我正在尝试删除NaN值并按row.names排序。我尝试使用dplyr这样做，但我的尝试没有用。有人可以建议一种解决方法吗？

require(markovchain)
data1<-data.frame(dv=rep(c("low","high"),3),iv1=sample(c("A","B","C"),replace=T,6))
markov<-markovchainFit(data1)
markovDF<-as(markov, "data.frame")
library(dplyr)
markovDF%>%filter(rowSums>0)%>%arrange(desc(markovDF[,1]))


> markov
$estimate
             A         B         C high low
A          NaN       NaN       NaN  NaN NaN
B          NaN       NaN       NaN  NaN NaN
C          NaN       NaN       NaN  NaN NaN
high 0.3333333 0.0000000 0.6666667    0   0
low  0.6666667 0.3333333 0.0000000    0   0

目标：

      A    B  C  high low
high .33 .00 .67  0    0
low  .67 .33  .00 0    0

Answer 1

似乎nelsonauner的回答改变了row.names属性。由于您希望按row.names进行排序，这似乎是一个问题。

您不需要dplyr来执行此操作：

library(markovchain)
data1 <- data.frame(dv=rep(c("low","high"),3),iv1=sample(c("A","B","C"),replace=T,6))
markov<-markovchainFit(data1)

#Get into dataframe
markov <- as.data.frame(markov$estimate@transitionMatrix)

#Remove rows that contain nans
markov <- markov[complete.cases(markov), ]

#sort by rowname
markov <- markov[order(row.names(markov)),]

             A         B         C high low
high 0.0000000 0.3333333 0.6666667    0   0
low  0.3333333 0.3333333 0.3333333    0   0

Answer 2

这里有两个问题需要解决。

dplyr旨在对数据帧进行操作，因此我们需要将数据放入数据帧中。您尝试使用markovDF<-as(markov, "data.frame")执行此操作，但我无法使其工作。（您是否获得了非空数据框？）

删除特定行中NaN的行（我将使用行A，如果需要，可以将其更改为包含所有行）

< / LI>

您可以使用

解决此问题

> markov$estimate@transitionMatrix %>% 
    as.data.frame %>% 
    dplyr::filter(!is.na(A)) 
    %>% arrange(-A)


          A         B         C high low
1 0.3333333 0.3333333 0.3333333    0   0
2 0.0000000 0.6666667 0.3333333    0   0

使用dplyr去除NaN

2 个答案: