ชุดย่อยของแถวที่มีค่า NA (ไม่มี) ในคอลัมน์ที่เลือกของกรอบข้อมูล

เรามีกรอบข้อมูลจากไฟล์ CSV กรอบข้อมูลDFมีคอลัมน์ที่มีค่าที่สังเกตได้และคอลัมน์ ( VaR2) ที่มีวันที่ที่ทำการวัด หากไม่ได้บันทึกวันที่ไว้ไฟล์ CSV จะมีค่าNAสำหรับข้อมูลที่ขาดหายไป

Var1  Var2 
10   2010/01/01
20   NA
30   2010/03/01

เราต้องการใช้คำสั่งย่อยเพื่อกำหนดกรอบข้อมูลใหม่new_DFเพื่อให้มีเฉพาะแถวที่มีNA'ค่าจากคอลัมน์ ( VaR2) ในตัวอย่างที่ระบุจะมีเฉพาะแถวที่ 2 DFเท่านั้น

คำสั่ง

new_DF<-subset(DF,DF$Var2=="NA") 

ไม่ทำงานเฟรมข้อมูลผลลัพธ์ไม่มีรายการแถว

หากในไฟล์ CSV เดิมราคาNAจะมีการแลกเปลี่ยนกับ คำสั่งเดียวกันผลิตผลลัพธ์ที่ต้องการ:NULLnew_DF<-subset(DF,DF$Var2=="NULL")

ฉันจะทำให้วิธีนี้ใช้งานได้อย่างไรหากสำหรับสตริงอักขระมีการระบุค่าNAไว้ในไฟล์ CSV ดั้งเดิม

อย่าใช้ == 'NA' เพื่อทดสอบค่าที่ขาดหายไป ใช้is.na()แทน สิ่งนี้ควรทำ:

new_DF <- DF[rowSums(is.na(DF)) > 0,]

หรือในกรณีที่คุณต้องการตรวจสอบคอลัมน์ใดคอลัมน์หนึ่งคุณสามารถใช้

new_DF <- DF[is.na(DF$Var),]

ในกรณีที่คุณมีค่าอักขระ NA ให้รันก่อน

Df[Df=='NA'] <- NA

เพื่อแทนที่ด้วยค่าที่ขาดหายไป

NA เป็นค่าพิเศษใน R อย่าผสมค่า NA กับสตริง "NA" ขึ้นอยู่กับวิธีการนำเข้าข้อมูลเซลล์ "NA" และ "NULL" ของคุณอาจเป็นประเภทต่างๆ (ลักษณะการทำงานเริ่มต้นคือการแปลงสตริง "NA" เป็นค่า NA และปล่อยให้สตริง "NULL" ตามที่เป็นอยู่)

หากใช้ read.table () หรือ read.csv () คุณควรพิจารณาอาร์กิวเมนต์ "na.strings" เพื่อทำการอิมพอร์ตข้อมูลที่สะอาดและใช้ได้กับค่า R NA จริงเสมอ

ตัวอย่างการทำงานในเซลล์ "NULL" และ "NA" ทั้งสองกรณี:

DF <- read.csv("file.csv", na.strings=c("NA", "NULL"))
new_DF <- subset(DF, is.na(DF$Var2))

complete.casesให้TRUEเมื่อค่าทั้งหมดในแถวไม่ใช่NA

DF[!complete.cases(DF), ]

new_data <- data %>% filter_all(any_vars(is.na(.))) 

สิ่งนี้ควรสร้าง data frame ใหม่ ( new_data) โดยมีเฉพาะค่าที่ขาดหายไปเท่านั้น

ทำงานได้ดีที่สุดในการติดตามค่าที่คุณอาจทิ้งในภายหลังเนื่องจากมีบางคอลัมน์ที่ขาดการสังเกต (NA)

ลองเปลี่ยนสิ่งนี้:

new_DF<-dplyr::filter(DF,is.na(Var2)) 

พิมพ์แถวทั้งหมดด้วยข้อมูล NA:

tmp <- data.frame(c(1,2,3),c(4,NA,5));
tmp[round(which(is.na(tmp))/ncol(tmp)),]