Tập hợp các hàng chứa các giá trị NA (thiếu) trong cột đã chọn của khung dữ liệu

Question

Chúng tôi có khung dữ liệu từ tệp CSV. Khung dữ liệu DF có các cột chứa giá trị được quan sát và cột (VaR2) có chứa ngày mà một phép đo đã được thực hiện. Nếu ngày không được ghi lại, tệp CSV chứa giá trị NA, vì thiếu dữ liệu.

Var1 Var2 
10 2010/01/01 
20 NA 
30 2010/03/01 

Chúng tôi muốn sử dụng lệnh tập hợp con để xác định một khung dữ liệu mới new_DF như vậy mà nó chỉ chứa các hàng có giá trị NA' từ cột (VaR2). Trong ví dụ được đưa ra, chỉ có Hàng 2 mới được chứa trong DF mới.

Lệnh

new_DF<-subset(DF,DF$Var2=="NA") 

không hoạt động, khung dữ liệu kết quả không có bài liên tiếp.

Nếu trong tệp CSV gốc giá trị NA được trao đổi với NULL, cùng một lệnh tạo kết quả mong muốn: new_DF<-subset(DF,DF$Var2=="NULL").

Làm cách nào để phương thức này hoạt động, nếu đối với chuỗi ký tự, giá trị NA được cung cấp trong tệp CSV gốc?

Answer 1

Không bao giờ sử dụng == 'NA' để kiểm tra các giá trị bị thiếu. Sử dụng is.na() để thay thế. Điều này sẽ làm điều đó:

new_DF <- DF[rowSums(is.na(DF)) > 0,] 

hoặc trong trường hợp bạn muốn kiểm tra một cột cụ thể, bạn cũng có thể sử dụng

new_DF <- DF[is.na(DF$Var),] 

Trong trường hợp bạn có NA các giá trị nhân vật, chạy đầu tiên

Df[Df=='NA'] <- NA 

để thay thế chúng bằng các giá trị bị thiếu.

Answer 2

NA là một giá trị đặc biệt trong R, không trộn lẫn giá trị NA với chuỗi "NA". Tùy thuộc vào cách dữ liệu được nhập, các ô "NA" và "NULL" của bạn có thể thuộc loại khác nhau (hành vi mặc định là chuyển chuỗi "NA" thành giá trị NA và để chuỗi "NULL").

Nếu sử dụng read.table() hoặc read.csv(), bạn nên xem xét đối số "na.strings" để nhập dữ liệu sạch và luôn hoạt động với các giá trị R NA thực.

Một ví dụ, làm việc trong cả hai trường hợp "NULL" và các tế bào "NA":

DF <- read.csv("file.csv", na.strings=c("NA", "NULL")) 
new_DF <- subset(DF, is.na(DF$Var2)) 

Answer 3

In tất cả các hàng với dữ liệu NA:

tmp <- data.frame(c(1,2,3),c(4,NA,5)); 
tmp[round(which(is.na(tmp))/ncol(tmp)),] 

Answer 4

complete.cases cho TRUE khi tất cả các giá trị trong một hàng không phải là NA

DF[!complete.cases(DF), ] 

Answer 5

Hãy thử thay đổi điều này:

new_DF<-dplyr::filter(DF,is.na(Var2))