有没有一个R函数来修复我的数据帧中的NA值？
是的，R语言提供了多种函数来修复数据框中的NA值。以下是一些常用的函数：
- is.na()：用于检查数据框中的缺失值，返回一个逻辑向量，TRUE表示缺失值，FALSE表示非缺失值。
- complete.cases()：用于检查数据框中是否存在完整的观测值，返回一个逻辑向量，TRUE表示完整观测值，FALSE表示存在缺失值。
- na.omit()：用于删除包含缺失值的行，返回一个新的数据框，其中不包含任何缺失值。
- na.exclude()：类似于na.omit()，但是在返回的数据框中保留了原始数据框的属性。
- na.fail()：用于将包含缺失值的行标记为失败，返回一个错误。
- na.pass()：用于将包含缺失值的行标记为通过，返回原始数据框。
- na.locf()：用于将缺失值替换为最后一个非缺失值（向前填充）。
- na.approx()：用于将缺失值进行线性插值，根据前后的非缺失值进行估计。
- na.aggregate()：用于根据指定的函数对缺失值进行聚合操作。
- na.fill()：用于将缺失值替换为指定的值。
这些函数可以根据具体的需求选择使用。在腾讯云的R语言环境中，可以使用腾讯云提供的云服务器、云数据库等产品来支持R语言的开发和数据处理。具体产品和介绍可以参考腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/。
相关·内容
1回答
使用包含NA的数据创建R lm模型
r、na、lm
如果我的数据帧是100行5列，其中三分之一的行有2个NA值(来自输入数据)，这些行是如何处理的？
我读取了lm {stats}，但仍然不确定会发生什么，将na.action设置为true或false。
在创建模型时，na.action = TRUE是删除整行，还是只删除该行的NA变量？(使用其他列)
谢谢
浏览 0提问于2017-01-19得票数 1
2回答
关于glmnetUtils的预测问题
r、glmnet
尝试使用glmnetUtils包从GitHub到glmnet的公式接口，但预测并不能估计足够的值。
library(nycflights13) # from GitHub
library(modelr)
library(dplyr)
library(glmnet)
library(glmnetUtils)
library(purrr)
fitfun=function(dF){
cv.glmnet(arr_delay~distance+air_time+dep_time,data=dF)
}
gnetr2=function(model,datavals){
yvar=all.vars
浏览 2提问于2016-09-16得票数 0
回答已采纳
1回答
在R中定位拟合模型中的缺失
r、na
假设用100个数据点来拟合一个coxph模型。只有95个包含在分析中，而5个由于是NA (即缺失)而被排除。我在拟合的数据上提取残差，所以我有一个包含95个观测值的残差向量。我希望将残差包含回原始数据框中，但我不能这样做，因为长度不同。
如何识别原始数据框中的哪些观测值未包含在模型中，以便排除/删除它们以使两个长度相同？
(原始数据要大得多，因此很难定位数据丢失的位置……)
浏览 0提问于2013-07-02得票数 3
回答已采纳
3回答
R插入符号预测返回的输出比输入少
r、r-caret、rpart
下面我使用caret来训练一个rpart模型。
trainIndex <- createDataPartition(d$Happiness, p=.8, list=FALSE)
dtrain <- d[trainIndex, ]
dtest <- d[-trainIndex, ]
fitControl <- trainControl(## 10-fold CV
method = "repeatedcv", number=10, repeats=10)
fitRpart <- train(Happiness ~ ., data=dtrain, m
浏览 1提问于2015-06-07得票数 8
回答已采纳
5回答
R根据NA值拆分数据帧
r、split、na
我想根据一个变量的NA值在R中拆分一个数据集，例如：
var1 var2
1 21
2 NA
3 NA
4 10
让它像这样：
var1 var2
1 21
4 10
var1 var2
2 NA
3 NA
浏览 2提问于2017-08-05得票数 1
3回答
处理R中丢失/不完整的数据--是否有掩蔽而不删除NAs的功能？
r、missing-data、data-processing
正如您从用于数据分析的DSL中所期望的那样，R很好地处理丢失/不完整的数据，例如：
许多R函数都有一个na.rm标志，当设置为TRUE时，删除NAs：
>>> v = mean( c(5, NA, 6, 12, NA, 87, 9, NA, 43, 67), na.rm=T)
>>> v
(5, 6, 12, 87, 9, 43, 67)
但是，如果要在函数调用之前处理NAs，则需要执行如下操作：
若要从向量中删除每个“NA”：
vx = vx[!is.na(a)]
从向量中删除每个'NA‘并替换它w/ a '0'：
if
浏览 2提问于2010-04-10得票数 27
回答已采纳
1回答
length()在使用点符号的聚合函数中不起作用
r、aggregate
我有一个由因子变量和数值变量(数值变量包含NA)组成的大型数据框架。我想找出其中一个因子变量的不同水平的多个数值变量的观测值。我没有单独处理每个数值变量，而是尝试使用聚合函数和点符号或cbind来表示我希望使用length()分组和计数的数值变量。然而，当我这样做时，这个聚合为每个变量提供了相同数量的观察值，我知道这是错误的。有没有一些关于聚合和长度的东西对多变量不起作用？
这里有一个简单的例子来说明这个问题。var1在所有组中都应该有n=3，当我单独处理它时，它会这样做，但是使用点符号或cbind时，它只假定var2的n值。
df <- data.frame(group=c(&
浏览 3提问于2013-05-18得票数 0
3回答
我有一个32,000的数据集，我为它建立了一个线性模型。~12,000次观测因缺失而被删除。
我试图使用预测函数来回溯32,000个数据点中每个点的期望值，但正如预期的那样，这会给出“替换有20000行，数据有32000行”的错误。
，我是否可以使用在20,000行上建立的模型来预测32,000行的数据呢？对于模型中使用的每一列都没有结果的观测，我很高兴得到“零”。如果没有，我如何才能至少正确地对32,000个数据集进行子集，使其只包括20,000个完整的观测数据？例如，如果我的模型是lm(a ~ x+y+Z，data=data)，我如何过滤数据以只包含x、y和z中的完整数据？。
浏览 5提问于2020-05-17得票数 2
2回答
R预测比数据集更少的实例
r、matrix、r-caret、predict
我在R中创建了一个带有“插入符号”的预测模型，但我不明白函数"predict“是如何工作的。
我有一个具有222个实例的数据集测试，但当我执行下一个命令时：
j48Probs <- predict(j48Model3x10cv, newdata = testing, type = "prob")
j48probs有178个元素，当我尝试获取混淆矩阵时，我得到了下一个错误：
j48Classes <- predict(j48Model3x10cv, newdata = testing, type = "raw")
confusionMatrix
浏览 1提问于2015-12-08得票数 0
4回答
比较R中的两个字符串元素
r、statistics
我想比较R中的两个字符串元素，这两个元素的str()函数给了我：
> (str(announcmentDate))
chr "24.08.2009"
NULL
> (str(totalReturnsOfCompanyData$Date))
chr [1:3036] "01.01.2002" "02.01.2002" "03.01.2002" "04.01.2002" ...
NULL
>
我试过：
> for (i in totalReturnsOfCompanyData$Date)
浏览 0提问于2013-12-30得票数 1
回答已采纳
2回答
用R中2行的平均值替换缺失值
r、dataframe、datatable
我有一个缺少值的datatable，我想用平均2行替换它。
library(data.table)
A <- data.table(id = c(1:10),
Value = c(1:3,NA,5:10))
> A
id Value
1: 1 1
2: 2 2
3: 3 3
4: 4 NA
5: 5 5
6: 6 6
7: 7 7
8: 8 8
9: 9 9
10: 10 10
例如，我希望将NA替换为row3和row5的平均值，
浏览 1提问于2017-12-09得票数 0
回答已采纳
2回答
在运行线性回归之后，我在运行predict时遇到了困难，因为我不知道线性回归中实际包含了哪些X变量。
假设我运行模型：
model1 <- lm(outcome ~ employee + shape + size + color + I(color^2)
data = data)
在回归输出中确定的观测数为224605。
当我试着像这样预测：
test = data.frame(y = predict(model1), x = data$employee)
Error in data.frame(y = predict(model1), x = data$employee) :
浏览 1提问于2018-12-22得票数 3
回答已采纳
1回答
当存在缺失数据时，使用R随机森林对新数据进行预测
r、random-forest、r-caret、predict
我想对包含NA行的新数据进行预测。我需要保持这些行在输入数据和预测输出中具有相同的行数。我如何使用R Caret训练的随机森林模型来做到这一点？我尝试了预测函数的参数na.action的不同值，例如： predictions = predict(RF_model, newdata = newdata, type = "prob", na.action = "na.exclude") 使用na.exclude和na.omit时，将删除这些行。使用na.pass时，我得到了一个错误输出"missing values“。 编辑:模型已经经过训练，我们讨论的是
浏览 23提问于2021-03-22得票数 2
回答已采纳
1回答
在R中接收到多变量回归的NA错误不确定原因
r、regression、na
我正在为我的经济学顶峰做一个项目，有一个非常大的数据集。这是我第一次编程，我必须合并多个数据集，总共16个，其中任何地方都有30,000-130,000个观察值。我确实遇到了合并数据集的问题，因为某些数据集比其他数据集包含更多的列，但我能够使用"rbind.fill“解决这个问题。后来，我尝试运行回归，但遇到了错误。错误是
Error in lm.fit(x, y, offset = offset, singular.ok = singular.ok, ...) :
0 (non-NA) cases
以下是回归的原始代码
ols_reg_mortcur1 <- lm(MOR
浏览 0提问于2020-11-23得票数 0
2回答
摘要仍显示同时使用na.omit和complete.cases后的NAs
r、summary、na
我是一名使用R的研究生，并且一直在阅读其他关于从数据帧中删除包含NA的行的Stack Overflow答案。我已经尝试过na.omit和complete.cases了。当使用两者时，它显示带有NA的行已被删除，但当我写入摘要(data.frame)时，它仍然包括NAs。是否真的删除了带有NA的行，或者我这样做是错的？
na.omit(Perios)
summary(Perios)
Perios[complete.cases(Perios),]
summary(Perios)
浏览 2提问于2014-02-28得票数 1
我是R的新手，而且我有c++背景。我有一个包含多行和多列的数据框。我的问题是，我如何才能以一种不同的方式做到这一点，因为它需要永远运行。我有超过60,000行和大约15列。有没有更好的方法来做这件事？非常感谢您的帮助！
counter <-0
for(j in 7:length(SeaStateData[3,]))
{
for( i in 1:length(SeaStateData[,3]))
{
if(!is.na(SeaStateData[i,j]) & !is.na(SeaStateData[i+1,j]))
if(
浏览 0提问于2012-07-09得票数 1
回答已采纳
3回答
如何通过仅获取该数据帧中2列的非NA值来设置该数据帧的子集
r、missing-data、subset
我正在尝试通过获取数据框中2列的整数值来设置数据框子集
Subs1<-subset(DATA,DATA[,2][!is.na(DATA[,2])] & DATA[,3][!is.na(DATA[,3])])
但它给了我一个错误:较长的对象长度不是较短对象长度的倍数。
如何构造由第2列和第3列的非NA值组成的子集？
非常感谢?
浏览 0提问于2015-02-13得票数 18
回答已采纳
1回答
R分类
r、random-forest、prediction、logistic-regression
我有一个具有二进制目标的数据集(好客户端与坏客户端)。对于每个客户端，我有一个包含许多变量的行(~150)。
我想做以下几点：
建立对坏客户的预测
计算一个客户有多差的分数。
我想用随机森林来预测，用logistic回归来预测分数(坏的概率，它的分数在0到1之间)。
我有以下问题：
随机森林不支持缺失的值。从技术上讲，我知道如何告诉R来计算或忽略丢失的值(我在使用包随机森林时会得到一个错误消息)。
在logistic回归中，如何获得各学科的得分(成为不良客户的概率)。
一般来说，如果我想在R中拟合一个模型，就像在随机森林包中那样，并且我需要一个类似于：Y~X1+X2
浏览 1提问于2016-06-12得票数 0
1回答
na.pass失败
r、na、lme4
当我使用lmer作为lme4作为na.action运行一个na.pass模型时，我会得到以下错误：
外部函数调用中的NA/NaN/Inf (第1条)
我像这样运行模型：
model1 <- lme4::lmer(agg_dv_singing ~ GMS.Musical.Training +
JAJ.ability + MDT.ability + MPT.ability + PDCT.ability +
PIAT.ability + agg_dv_long_note + demographics.age +
aggiv_entropy + aggiv_int
浏览 2提问于2021-06-06得票数 0
回答已采纳
我有一个包含80个对象的数据框，每个对象都应该有50个观察值。然而，由于以前在数据处理中应用的一些排除标准，现在并不是每个受试者都有50个观察值。但是为了应用一些后续的数据分析过程，我需要数据帧是80 * 50。因此，我需要重新添加那些缺少的行，并为它们赋值0。我想知道我如何才能做到这一点。
我用一个简化的情况来说明这一点。假设数据框有三列: Subj、TimeBin和Value。假设有3个TimeBins: S001、S002、S003；有6个Subj: T0、T1、T2、T3、T4、T5。现在，S001和S002拥有所有必要的观测数据，但S003缺少T2和T5的观测数据。我该如何补上那两行
浏览 2提问于2018-12-06得票数 0
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
