这使得分发给其他人和检查错误（如果需要）或原因为负面的原因变得更加容易。

Question

我想从数据框中删除负值然后我需要分别计算每行的平均值（每行的正值的平均值）我写这篇文章是为了消除负面价值，但它并没有奏效。我有这样的警告：

[<-.data.frame中的错误（*tmp*，i，j，value = NULL）：替换的长度为零

如何解决此问题？

for (i in 1:1000) {
  for(j in 1:20){
     if (dframe[i,j]<=0) dframe[i,j]<-NULL
     j=j+1
  }
  i=i+1
}

Answer 1

我想补充一点，没有必要写一个for循环，你可以设置：

dframe[dframe < 0] <- NA

由于dframe < 0给出逻辑索引TRUE，其中dframe小于零，并且可用于索引dframe并用NA替换TRUE值。

@MrFlick解释了NA的使用而不是NULL，以及在计算每行的平均值时如何忽略NA值：

rowMeans(dframe, na.rm=TRUE)

编辑回答问题re：rowMeans生成NaN以及如何删除：

NA是“不可用”并且是缺失值指示符，而NaN是“不是数字”，当算术运算的结果不能用数字定义时，例如，可以产生NaN。 0/0。我看不到你的dframe值，但我猜这是当所有行值都是NA时取行的意思，同时设置na.rm = TRUE。参见平均值（c（NA，NA，NA），na.rm = TRUE）与平均值（c（NA，NA，NA），na.rm = FALSE）之间的差异。当所有行值为负且已被NA替换时，您可以离开NaN或决定如何定义行方式。

要仅考虑非NaN值，您可以使用!is.nan对非NaN进行子集，请参阅此示例：

mea <- c(2, 4, NaN, 6)
mea
# [1]   2   4 NaN   6
!is.nan(mea) # not NaN, output logical
# [1]  TRUE  TRUE FALSE  TRUE 
mea <- mea[!is.nan(mea)]
# [1] 2 4 6

或者您可以通过设置mea[is.nan(mea)] <- ??

将NaN值替换为某个所需的值

Answer 2

使用数据框的负值删除所有行的更简单方法是：

df <- df[df > 0]

这样，任何具有负值的行都将停止在您的数据框中。

Answer 3

这是另一种可以帮助某人的方法。

我以前也遇到过同样的问题，但是我决定使用dplyr解决这个问题。

    library("dplyr")

       data <- data %>%
            filter(column > 0)

 rowMeans(data, na.rm = TRUE)

我也建议在得到进一步澄清之后，有时需要同时获得（阴性和阳性）这就是为什么它们是阴性或其他情况的原因。

resultPos2 <- result2 %>%# we get the df that is positive
    filter(periodBudget > 0)

resultNeg2 <- result2 %>%# we get the df that is negative
    filter(periodBudget < 0)

这使得分发给其他人和检查错误（如果需要）或原因为负面的原因变得更加容易。

方便处理财务案例或为其他员工操纵的数据

如何从R中的数据框中删除负值

3 个答案:

这使得分发给其他人和检查错误（如果需要）或原因为负面的原因变得更加容易。