为多个列创建标志/过滤数据- is.na、grpl？

is.na是一个用于判断数据是否为缺失值（NA）的函数。它返回一个逻辑向量，其中TRUE表示对应的元素是缺失值，FALSE表示对应的元素不是缺失值。

grpl是一个不存在的函数名，可能是笔误或者误解。如果是指的是group_by函数，它是用于对数据进行分组操作的函数。它可以根据一个或多个列对数据进行分组，并为每个组应用相应的操作。

在云计算领域中，这两个函数并不直接相关。但是在数据处理和分析中，它们是非常常用的函数。

应用场景：

is.na函数可以用于数据清洗和预处理阶段，帮助识别和处理缺失值。
group_by函数可以用于数据分析和统计中，对数据进行分组汇总，以便进行进一步的分析和可视化。

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要过滤掉空行，你可以否定过滤器中的is.na（）函数：示例代码将删除conservation为NA的所有行。...0.700 NA ## # ... with 44 more rows ---- Filtering across multiple columns dplyr包有一些强大的变体可以一次过滤多个列...过滤所有不可否认，msleep并不是展示这种能力的最佳数据库，但想象一下，你有一个包含几列的数据库，并且你想要选择在任一列中都有某个单词的所有行。...以一个财务数据框为例，你想要选择带有'food'的所有行，是否在主类别栏，子类别栏，评论栏或你花费的地方提到了食物。您可以在OR语句中包含4个不同条件的长过滤器语句。...描述列都是字符列，而测量数据是数字。所以使用filter_if（）我可以指定我只想过滤字符变量。在这种情况下，我只得到7行。

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)) [1] 4 另一个判断缺失值的函数是complete.cases()，它同样返回逻辑值向量，但值与is.na()的相反:缺失值为FALSE，正常数据为TRUE，利用它来选取无缺失数据的行非常方便。...is.na(salary),] > dim(data2) [1] 8 3 对于有多个变量缺失的数据，如果想直接删除所有的缺失值，可以通过na.omit()函数来完成， > data3=na.omit(data...is.na(salary)]) (3)多重插补法多重插补(Multiple Imputation)是用于填补复杂数据缺失值的一种方法，该方法通过变量间关系来预测缺失数据，利用蒙特卡罗随机模拟方法生成多个完整数据集...>t (data) 3.5.1揉数据函数 R中有两个揉数据函数stack()和unstack|()，用于数据长格式和宽格式之间的转换. stack()把一个数据框转换成两列:一列为数据，另一列为数据对应的列名称...unstack()是stack的逆过程，被转换的对象包含两列，它把数据列按照因子列的不同水平重新排列，分离为不同的列。

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filter_all（），filter_if（）和filter_at（）：过滤变量然后选择行。这些函数复制所有变量或变量选择的逻辑标准。...is.na（）：是NA ！is.na（）：不是NA。 value == 2 | 3：表示值等于2或3。与value％c（2,3）相同＆：和。...virginica"的行 my_data %>% filter( Sepal.Length > 6.7, Species %in% c("versicolor", "virginica" ) ) 过滤变量后选择行...通过删除分组列“Species”，从my_data创建一个新的演示数据集： #去掉Species列 my_data2 % select(-Species) #选择所有属性大于...is.na(height)) 从数据框中选择随机行可以使用函数sample_n（）选择n个随机行，也可以使用sample_frac（）选择行的随机分数。

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