如何绘制包含R中缺失值的向量的密度曲线？

Question

我有一个带有一些NA值（缺失值）的数据集。

由于我需要从这些数据绘制一些密度曲线，因此创建了以下函数：

plotDistribution = function (x) {
    N = length(x)
    hist( x,col = "light blue",
          probability = TRUE)
    lines(density(x), col = "red", lwd = 3)
    rug(x)
}

如果x没有缺失值，它就可以正常工作，但是因为我的数据确实包含缺失值，所以我收到以下消息： density.default（x）的错误：'x'包含缺失值。

我的问题是：如何在数据集中绘制非缺失值的密度曲线？如何忽略NA并绘制曲线，好像它们不存在一样？

Answer 1

您可以只在函数中获取x的非缺失值，例如：

plotDistribution = function (x) {
  NoMissing <- x[!is.na(x)]
  N = length(NoMissing)
  hist( NoMissing,col = "light blue",
        probability = TRUE)
  lines(density(NoMissing), col = "red", lwd = 3)
  rug(NoMissing)
}

Answer 2

仅添加na.omit（）即可工作

plotDistribution = function (x) {
  N = length(x)
  x <- na.omit(x)
  hist( x,col = "light blue",
        probability = TRUE)
  lines(density(x), col = "red", lwd = 3)
  rug(x)
  print(N-length(x))
}

此功能在许多情况下可以隐藏数据错误，因此我添加了一行打印省略值的数量。