R - eliminar los valores de NA de los vectores

Considere un escenario

Desea calcular la suma de todos los valores en un vector. Es fácil aplicar la función Sum () directamente y obtener un resultado preciso. Pero, ¿qué pasa si estos son valores que no son números?? ¿Qué pasa con el resultado??

La respuesta es definitivamente no obtendremos el resultado correcto. Los valores que no son números ni cadenas se denominan NA.

En el lenguaje de programación R, NA se trata como no disponible.

Si existen valores de NA en los datos dados, el resultado será NA, lo cual está mal. Por lo tanto, nuestro objetivo es eliminar NA de los datos.

Este artículo mostrará cómo eliminar NA del vector dado.

Hay tres formas de eliminar los valores de NA. Vamos a revisarlos uno por uno.

Enfoque 1: es.n / A()

El es.El enfoque na () devolverá verdadero si el valor es NA. De lo contrario, devolverá falso en cada elemento de un vector.

Si mantenemos este método dentro de un [], devolverá los valores de NA. Entonces, para eliminar estos valores, podemos mantener ! (no operador) antes es.na () para eliminar los valores de NA. Por esto, WIR devuelve solo los valores, excepto los valores de NA.

Sintaxis:

vector_object [!es.na (vector_object)]

Dónde,

vector_object es el vector.

Ejemplo 1

En este ejemplo, creamos un vector con cinco nas y los eliminamos.

#Considere los precios del mango disponibles en la canasta
Canasta = C (10,20,20,21, Na, Na, Na, 23,23,23,10, Na, 45,65,45, Na, 43)
#Disprazando la canasta
Impresión (cesta)
#Después de eliminar Na
Impresión (Canasta [!es.na (canasta)])

Resultado:

Podemos ver que se eliminan el NAS.

Enfoque 2: Na.omitir()

Entonces un.El enfoque omit () eliminará los valores de NA, devolverá los índices donde están presentes y devolverá el nombre de la clase como "omitir".

Sintaxis:

n / A.omitir (vector_object)

Dónde,

vector_object es el vector.

Ejemplo 1

En este ejemplo, creamos un vector con cinco nas y los eliminamos.

#Considere los precios del mango disponibles en la canasta
Canasta = C (10,20,20,21, Na, Na, Na, 23,23,23,10, Na, 45,65,45, Na, 43)
#Disprazando la canasta
Impresión (cesta)
#Después de eliminar Na
Imprimir (NA.omitir (cesta))

Resultado:

Podemos ver que se eliminan el NAS.

Enfoque 3: NA.rm ()

Entonces un.El enfoque RM () eliminará los valores de NA utilizados con funciones matemáticas, como Sum (), media (), etc. Un valor booleano lo asigna. Si es cierto, ignorará el NA mientras realiza la operación matemática y considerará la NA mientras realiza la operación matemática si es falso.

Sintaxis:

Mathematical_function (na.rm = verdadero/falso)

Dónde,

vector_object es el vector.

Ejemplo 1

En este ejemplo, creamos un vector con 5 Nas y realizamos la suma de retorno de los elementos en un vector utilizando la función Sum () considerando e ignorando NA.

#Considere los precios del mango disponibles en la canasta
Canasta = C (10,20,20,21, Na, Na, Na, 23,23,23,10, Na, 45,65,45, Na, 43)
#Disprazando la canasta
Impresión (cesta)
#return suma eliminando na
imprimir (suma (canasta, na.rm = verdadero))
#return suma sin eliminar NA
imprimir (suma (canasta, na.rm = falso))

Resultado:

Podemos ver que la suma se devuelve si NA.RM se establece en True, y NA se devuelve cuando se establece en False.

Ejemplo 2

En este ejemplo, creamos un vector con cinco NA y realizamos el promedio de retorno de elementos en un vector utilizando la función media () considerando e ignorando el NA.

#Considere los precios del mango disponibles en la canasta
Canasta = C (10,20,20,21, Na, Na, Na, 23,23,23,10, Na, 45,65,45, Na, 43)
#Disprazando la canasta
Impresión (cesta)
#Realización significa eliminar NA
Impresión (media (Canasta, NA.rm = verdadero))
#Regrabar la media sin eliminar NA
Impresión (media (Canasta, NA.rm = falso))

Resultado:

Podemos ver que el promedio se devuelve si NA.RM se establece en True, y NA se devuelve cuando se establece en False.

Ejemplo 3

En este ejemplo, creamos un vector con cinco NA y realizamos la varianza de retorno de los elementos en un vector utilizando la función var () considerando e ignorando NA.

#Considere los precios del mango disponibles en la canasta
Canasta = C (10,20,20,21, Na, Na, Na, 23,23,23,10, Na, 45,65,45, Na, 43)
#Disprazando la canasta
Impresión (cesta)
#Varianza de retroceso eliminando NA
imprimir (var (canasta, na.rm = verdadero))
#Varianza de retorno sin eliminar NA
imprimir (var (canasta, na.rm = falso))

Resultado:

Podemos ver que la varianza se devuelve si NA.RM se establece en True, y NA se devuelve cuando se establece en False.

Ejemplo 4:

En este ejemplo, creamos un vector con cinco NA y realizamos la desviación estándar de retorno de elementos en un vector. Por lo tanto, usando la función SD () considerando e ignorando NA.

#Considere los precios del mango disponibles en la canasta
Canasta = C (10,20,20,21, Na, Na, Na, 23,23,23,10, Na, 45,65,45, Na, 43)
#Disprazando la canasta
Impresión (cesta)
#retiración estándar retirando NA
Impresión (SD (Baseta, NA.rm = verdadero))
#Desviación estándar de ReRErurn sin eliminar NA
Impresión (SD (Baseta, NA.rm = falso))

Resultado:

Podemos ver que la desviación estándar se devuelve si NA.RM se establece en True y NA se devuelve cuando se establece en False.

Conclusión

En este artículo, aprendimos que eliminar NA es más importante, y podemos lograr esto utilizando tres métodos: es.na (), na.omit () y na.enfoques rm (). La sintaxis y los resultados se muestran en los ejemplos proporcionados.