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法學如何在R中檢查資料框是否存在缺失值？
要檢查R中的資料框是否存在缺失值，我們可以使用任何函式與is.na函式一起使用。例如，如果我們有一個名為df的資料框，我們可以使用以下命令來檢查df是否包含任何缺失值。
any(is.na(df))
示例1
以下程式碼片段建立了一個示例資料框：
x1<-rpois(20,5) x2<-sample(c(NA,2,6),20,replace=TRUE) df1<-data.frame(x1,x2) df1
建立了以下資料框：
x1 x2 1 4 6 2 8 6 3 5 6 4 5 2 5 6 NA 6 5 6 7 3 NA 8 4 2 9 9 NA 10 2 6 11 6 NA 12 6 NA 13 6 6 14 6 NA 15 3 6 16 5 6 17 5 NA 18 4 2 19 2 6 20 3 NA
要檢查上面建立的資料框df1是否包含任何NA值，請將以下程式碼新增到上面的程式碼片段中：
x1<-rpois(20,5) x2<-sample(c(NA,2,6),20,replace=TRUE) df1<-data.frame(x1,x2) any(is.na(df1))
輸出
如果您將上面給出的所有程式碼片段作為一個程式執行，它將生成以下輸出：
[1] TRUE
示例2
以下程式碼片段建立了一個示例資料框：
y1<-sample(c(NA,rnorm(5)),20,replace=TRUE) y2<-rnorm(20) df2<-data.frame(y1,y2) df2
建立了以下資料框：
y1 y2 1 -1.4175108 1.8349444 2 -2.7647068 -0.6014623 3 NA -0.8020289 4 -1.0745120 -0.8106467 5 -2.7647068 0.6680208 6 -2.7647068 -0.5579063 7 NA 1.7695050 8 -1.0745120 -0.1914589 9 0.4555854 0.5047105 10 -1.4175108 -0.6461347 11 -1.0745120 0.7005221 12 -1.0745120 1.9436422 13 0.4555854 -0.4179736 14 0.4555854 -0.2962887 15 0.5136818 1.5961105 16 -1.4175108 0.6244578 17 -1.0745120 -0.4413115 18 0.5136818 -1.4493746 19 0.5136818 -0.1654110 20 -2.7647068 0.7870973
要檢查上面建立的資料框df2是否包含任何NA值，請將以下程式碼新增到上面的程式碼片段中：
y1<-sample(c(NA,rnorm(5)),20,replace=TRUE) y2<-rnorm(20) df2<-data.frame(y1,y2) any(is.na(df2))
輸出
如果您將上面給出的所有程式碼片段作為一個程式執行，它將生成以下輸出：
[1] TRUE
示例3
以下程式碼片段建立了一個示例資料框：
z1<-runif(20,1,5) z2<-runif(20,1,5) df3<-data.frame(z1,z2) df3
建立了以下資料框：
z1 z2 1 4.199921 3.974369 2 1.362028 2.467372 3 3.970619 4.989726 4 1.969228 4.985778 5 4.238796 1.545944 6 3.406546 3.301960 7 2.345338 1.012634 8 2.181524 4.013063 9 2.187973 3.121378 10 2.136693 3.059296 11 3.430986 1.243260 12 1.427495 1.387059 13 4.714494 3.976311 14 3.235821 3.264096 15 4.604128 4.383884 16 1.398644 3.596508 17 3.139503 1.853239 18 1.764061 3.128764 19 3.234675 3.491583 20 4.461674 3.580696
要檢查上面建立的資料框df3是否包含任何NA值，請將以下程式碼新增到上面的程式碼片段中：
z1<-runif(20,1,5) z2<-runif(20,1,5) df3<-data.frame(z1,z2) any(is.na(df3))
輸出
如果您將上面給出的所有程式碼片段作為一個程式執行，它將生成以下輸出：
[1] FALSE
更新於：2021年10月27日
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