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¿Cómo utilizar na.omit en R?

¿Cuáles son los valores faltantes?

En el análisis de datos, los valores faltantes se refieren a la ausencia de datos para una variable u observación en particular. Estos valores faltantes suelen estar representados por un símbolo o código especial, a menudo denominado NA (no disponible) en R y muchos otros lenguajes de programación.

función na.omit() en R

Elna.omit()>funcionar en Lenguaje de programación R se utiliza para eliminar valores faltantes (NA) de un marco de datos, matriz o vector. El nombre na.omit significa omitir NA. Esta función es particularmente útil cuando se trabaja con conjuntos de datos que contienen valores faltantes y desea excluir de su análisis las observaciones con datos faltantes.



Sintaxis:

na.omitir(datos)

Parámetro:



q1 q2 q3 q4

datos: Conjunto de valores especificados de un marco de datos, matriz o vector.

Devoluciones: Rango de valores después de la omisión de NA.

Eliminar valores faltantes del vector

R






# Create a vector with missing values> vector <->c>(1, 2,>NA>, 4, 5)> vector> # Use na.omit() to remove missing values> cleaned_vector <->na.omit>(vector)> # Display the cleaned vector> cleaned_vector>

>

>

Producción:

[1] 1 2 NA 4 5  [1] 1 2 4 5>

Eliminar valores faltantes de matriz

R

borrado de caché npm




# Create a matrix with missing values> mat<->c>(>NA>,1,2,>NA>,3,4,>NA>,5,6,>NA>,7,8)> var<->matrix>(mat,3,4)> var> # Use na.omit() to remove missing values> na.omit>(var)>

>

>

Producción:

 [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] NA NA NA NA [2,] 1 3 5 7 [3,] 2 4 6 8   [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 1 3 5 7 [2,] 2 4 6 8>

Eliminar valores faltantes de Marcos de datos

R




# Create a data frame with missing values> data <->data.frame>(> >ID =>c>(1, 2, 3, 4),> >Value =>c>(5,>NA>, 7, 8)> )> data> # Use na.omit() to remove rows with missing values> cleaned_data <->na.omit>(data)> # Display the cleaned data> print>(cleaned_data)>

>

llamar a la función javascript desde html
>

Producción:

 ID Value 1 1 5 2 2 NA 3 3 7 4 4 8  ID Value 1 1 5 3 3 7 4 4 8>