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Come utilizzare na.omit in R?

Quali sono i valori mancanti?

Nell'analisi dei dati, i valori mancanti si riferiscono all'assenza di dati per una particolare variabile o osservazione. Questi valori mancanti sono in genere rappresentati da un simbolo o codice speciale, spesso indicato come NA (Non disponibile) in R e in molti altri linguaggi di programmazione.

funzione na.omit() in R

ILna.omit()>funzione dentro Linguaggio di programmazione R viene utilizzato per rimuovere i valori mancanti (NA) da un frame di dati, una matrice o un vettore. Il nome na.omit sta per omettere NA. Questa funzione è particolarmente utile quando si lavora con set di dati che contengono valori mancanti e si desidera escludere dall'analisi le osservazioni con dati mancanti.



Sintassi:

na.ometti(dati)

Parametro:



dati: Insieme di valori specificati di un frame di dati, matrice o vettore.

domande dell'intervista Java

Ritorna: Intervallo di valori dopo l'omissione di NA.

Rimozione dei valori mancanti dal vettore

R



albero di ricerca binario




# Create a vector with missing values> vector <->c>(1, 2,>NA>, 4, 5)> vector> # Use na.omit() to remove missing values> cleaned_vector <->na.omit>(vector)> # Display the cleaned vector> cleaned_vector>

>

>

Produzione:

[1] 1 2 NA 4 5  [1] 1 2 4 5>

Rimozione dei valori mancanti da matrice

R


versione java linux



# Create a matrix with missing values> mat<->c>(>NA>,1,2,>NA>,3,4,>NA>,5,6,>NA>,7,8)> var<->matrix>(mat,3,4)> var> # Use na.omit() to remove missing values> na.omit>(var)>

>

quanti anni ha Pete Davidson?
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Produzione:

 [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] NA NA NA NA [2,] 1 3 5 7 [3,] 2 4 6 8   [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 1 3 5 7 [2,] 2 4 6 8>

Rimozione dei valori mancanti da Frame di dati

R


alberi avl



# Create a data frame with missing values> data <->data.frame>(> >ID =>c>(1, 2, 3, 4),> >Value =>c>(5,>NA>, 7, 8)> )> data> # Use na.omit() to remove rows with missing values> cleaned_data <->na.omit>(data)> # Display the cleaned data> print>(cleaned_data)>

>

>

Produzione:

 ID Value 1 1 5 2 2 NA 3 3 7 4 4 8  ID Value 1 1 5 3 3 7 4 4 8>