빈 행이있는 데이터 세트가 있습니다. 제거하고 싶습니다.
myData<-myData[-which(apply(myData,1,function(x)all(is.na(x)))),]
잘 작동합니다. 하지만 이제 데이터에 열을 추가하고 첫 번째 값을 초기화하고 싶습니다.
myData$newCol[1] <- -999
Error in `$<-.data.frame`(`*tmp*`, "newCol", value = -999) :
replacement has 1 rows, data has 0
불행히도 작동하지 않으며 이유를 이해하지 못하고 이것을 해결할 수 없습니다. 다음을 사용하여 한 번에 한 줄을 제거하면 작동했습니다.
TgData = TgData[2:nrow(TgData),]
또는 비슷한 것.
처음 13.000 행만 사용했을 때도 작동합니다.
그러나 32.000 행의 실제 데이터에서는 작동하지 않습니다.
내가 뭘 잘못 했어? 나에게 말이 안되는 것 같습니다.
답변:
모든 NA 인 행을 제거하고 싶다고 가정합니다. 그런 다음 다음을 수행 할 수 있습니다.
data <- rbind(c(1,2,3), c(1, NA, 4), c(4,6,7), c(NA, NA, NA), c(4, 8, NA)) # sample data
data
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 2 3
[2,] 1 NA 4
[3,] 4 6 7
[4,] NA NA NA
[5,] 4 8 NA
data[rowSums(is.na(data)) != ncol(data),]
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 2 3
[2,] 1 NA 4
[3,] 4 6 7
[4,] 4 8 NA
NA가 하나 이상있는 행을 제거하려면 조건을 변경하십시오.
data[rowSums(is.na(data)) == 0,]
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 2 3
[2,] 4 6 7
data[complete.cases(data),]..
,끝에 a를 두는 이유는 무엇 data[complete.cases(data),]입니까?
다음은 몇 가지 dplyr옵션입니다.
# sample data
df <- data.frame(a = c('1', NA, '3', NA), b = c('a', 'b', 'c', NA), c = c('e', 'f', 'g', NA))
library(dplyr)
# remove rows where all values are NA:
df %>% filter_all(any_vars(!is.na(.)))
df %>% filter_all(any_vars(complete.cases(.)))
# remove rows where only some values are NA:
df %>% filter_all(all_vars(!is.na(.)))
df %>% filter_all(all_vars(complete.cases(.)))
# or more succinctly:
df %>% filter(complete.cases(.))
df %>% na.omit
# dplyr and tidyr:
library(tidyr)
df %>% drop_na
이것은 위의 답변 중 일부와 유사하지만이를 통해 주어진 백분율보다 크거나 같은 결 측값 백분율이있는 행을 제거할지 여부를 지정할 수 있습니다 (인수 사용 pct).
drop_rows_all_na <- function(x, pct=1) x[!rowSums(is.na(x)) >= ncol(x)*pct,]
x데이터 프레임은 어디에 있으며 제거하려는 채워진 데이터 pct의 임계 값 NA입니다.
pct = 1값이 100 % 인 행을 제거하는 것을 의미합니다 NA.
pct = .5값이 절반 이상인 remome 행을 의미합니다.NA