資料結構
網路
關係資料庫管理系統 (RDBMS)
作業系統
Java
MS Excel
iOS
HTML
CSS
Android
Python
C 語言程式設計
C++
C#
MongoDB
MySQL
Javascript
PHP
物理學
化學
生物學
數學
英語
經濟學
心理學
社會學
服裝設計
法律研究如何在 R 資料框中查詢不包含缺失值的行？
處理缺失值是資料分析中最關鍵的任務之一。如果我們擁有大量資料，最好刪除包含缺失值的行。為了刪除此類行，我們可以使用 `complete.cases` 函式。
例如，如果我們有一個名為 `df` 的資料框包含一些缺失值，那麼我們可以使用以下命令刪除包含缺失值的行：
df[complete.cases(df),]
示例 1
以下程式碼片段建立了一個樣本資料框：
x1<-sample(c(NA,rpois(2,5)),20,replace=TRUE) x2<-sample(c(NA,rpois(2,5)),20,replace=TRUE) x3<-sample(c(NA,rpois(2,5)),20,replace=TRUE) df1<-data.frame(x1,x2,x3) df1
建立了以下資料框：
x1 x2 x3 1 NA 7 3 2 4 NA 3 3 4 7 NA 4 2 4 NA 5 2 NA 4 6 2 7 NA 7 NA 4 4 8 NA NA 4 9 2 NA NA 10 NA NA 4 11 4 7 3 12 4 NA 4 13 NA 7 3 14 NA 7 4 15 NA 7 NA 16 2 NA 4 17 2 4 3 18 4 7 3 19 2 NA 3 20 4 4 NA
要刪除 `df1` 中包含缺失值的行，請將以下程式碼新增到上述程式碼片段中：
x1<-sample(c(NA,rpois(2,5)),20,replace=TRUE) x2<-sample(c(NA,rpois(2,5)),20,replace=TRUE) x3<-sample(c(NA,rpois(2,5)),20,replace=TRUE) df1<-data.frame(x1,x2,x3) df1[complete.cases(df1),]
輸出
如果您將上述所有程式碼片段作為單個程式執行，則會生成以下輸出：
x1 x2 x3 11 4 7 3 17 2 4 3 18 4 7 3
示例 2
以下程式碼片段建立了一個樣本資料框：
y1<-sample(c(NA,rnorm(2)),20,replace=TRUE) y2<-sample(c(NA,rnorm(2)),20,replace=TRUE) y3<-sample(c(NA,rnorm(2)),20,replace=TRUE) df2<-data.frame(y1,y2,y3) df2
建立了以下資料框：
y1 y2 y3 1 -0.2619255 -0.80309246 -0.76031065 2 -0.2619255 -0.04079919 -0.76031065 3 1.7217166 NA -0.76031065 4 -0.2619255 NA NA 5 NA -0.04079919 -0.76031065 6 1.7217166 NA 0.01337776 7 NA -0.80309246 NA 8 NA NA -0.76031065 9 1.7217166 -0.04079919 NA 10 NA -0.04079919 0.01337776 11 1.7217166 -0.80309246 0.01337776 12 -0.2619255 NA -0.76031065 13 NA -0.04079919 0.01337776 14 -0.2619255 NA 0.01337776 15 -0.2619255 -0.04079919 NA 16 NA -0.04079919 NA 17 -0.2619255 NA -0.76031065 18 1.7217166 -0.80309246 0.01337776 19 NA -0.80309246 -0.76031065 20 NA -0.04079919 NA
要刪除 `df2` 中包含缺失值的行，請將以下程式碼新增到上述程式碼片段中：
y1<-sample(c(NA,rnorm(2)),20,replace=TRUE) y2<-sample(c(NA,rnorm(2)),20,replace=TRUE) y3<-sample(c(NA,rnorm(2)),20,replace=TRUE) df2<-data.frame(y1,y2,y3) df2[complete.cases(df2),]
輸出
如果您將上述所有程式碼片段作為單個程式執行，則會生成以下輸出：
y1 y2 y3 1 -0.2619255 -0.80309246 -0.76031065 2 -0.2619255 -0.04079919 -0.76031065 11 1.7217166 -0.80309246 0.01337776 18 1.7217166 -0.80309246 0.01337776
更新於：2021年11月12日
429 次瀏覽
廣告