R语言︱缺失值处理

an=c(1,2,NA)
is.na(an)                         #会形成一个布尔向量

an=c(1,2,NA)
sum(complete.cases(an)) 
sum(!complete.cases(an))#==sum(is.na(an))
mean(!complete.cases(an))  #获得缺失比例==1/3

sum(is.na(an))                    #单数列，sum一下可以直接计算“Ture”的数值和
colSums(is.na(an),na.rm = T)      #多维数列，按列，na.rm为是否需要忽略缺失值，na.rm=T表示忽略，删除
rowSums(is.na(an),na.rm = T)      #多维数列，按行，na.rm为是否需要忽略缺失值，na.rm=T表示忽略，删除

#数据框中的缺失值操作

y <- an[is.na(an)]               #选中缺失值
y<-  an[is.na(an)=="TRUE"]       #上同，选中缺失值
an[is.na(an)] <- 0               # 表示将向量x中所以NA元素用0来代替
an[(!is.na(an)) & x>0] -> z      #可以用 & 加入其他条件，进行筛选

#缺失值解决方案
sum(complete.cases(saledata))         #is.na(saledata)
sum(!complete.cases(saledata))
mean(!complete.cases(saledata))       #1/201数字，缺失值比例
saledata[!complete.cases(saledata),]  #筛选出缺失值的数值