Как использовать is.na в R (с примерами)

Редакция Кодкампа -

Вы можете использовать функцию is.na() в R для проверки пропущенных значений в векторах и фреймах данных.

#check if each individual value is NA
is. na (x)

#count total NA values
sum(is. na (x))

#identify positions of NA values
which(is. na (x))

В следующих примерах показано, как использовать эту функцию на практике.

Пример 1: Использование is.na() с векторами

В следующем коде показано, как использовать функцию is.na() для проверки пропущенных значений в векторе:

#define vector with some missing values
x <- c(3, 5, 5, NA, 7, NA, 12, 16)

#check if each individual value is NA
is. na (x)

[1] FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE

#count total NA values
sum(is. na (x))

[1] 2

#identify positions of NA values
which(is. na (x))

[1] 4 6

Из вывода мы видим:

  • В векторе отсутствуют 2 значения.
  • Отсутствующие значения находятся в позиции 4 и 6.

Пример 2: Использование is.na() с фреймами данных

В следующем коде показано, как использовать функцию is.na() для проверки отсутствующих значений во фрейме данных:

#create data frame
df <- data.frame(var1=c(1, 3, 3, 4, 5),
 var2=c(7, NA, NA, 3, 2),
 var3=c(3, 3, 6, NA, 8),
 var4=c(NA, 1, 2, 8, 9))

#view data frame
df

 var1 var2 var3 var4
1 1 7 3 NA
2 3 NA 3 1
3 3 NA 6 2
4 4 3 NA 8
5 5 2 8 9

#find total NA values in data frame
sum(is.na(df))

[1] 4

#find total NA values by column
sapply(df, function (x) sum(is. na (x)))

var1 var2 var3 var4 
 0 2 1 1

Из вывода мы видим, что во фрейме данных всего 4 значения NA.

Мы также можем видеть:

  • В столбце 'var1' 0 значений NA.
  • В столбце «var2» есть 2 значения NA.
  • В столбце «var3» есть 1 значение NA.
  • В столбце «var4» есть 1 значение NA.

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняются другие полезные функции, которые можно использовать для обработки отсутствующих значений в R.

Как использовать na.omit в R
Как использовать na.rm в R
Как использовать is.null в R
Как заменить пропущенные значения в R