NA是R语言中的缺失值指示符(不可用)。
我希望将两个矩阵乘以R中的R,其中一个可能包含随机放置的Na值(即,没有理由它们会在行或列中),但是我仍然想要一个如下示例的输出:
简单地执行Matrix1%*%Matrix2并未给出我想要的第2行第3列中的元素(它给出了NA,这很有意义,但不确定如何做我想做的事情)。 出于我的目的,矩阵2将永远不会有NA值,如果它改变了任何内容。
<- data.frame( A = c(1, 2, 5, 4), B = c(NA, 3, 4, 5), C = c(NA, NA, NA, NA), D = c(NA, NA, NA, NA), E = c(10, 20, 30, 40)) And I need to re...
我有一个带有NA行的数据框: df = data.frame(c(“ classa”,na,“ classB”),t(data.frame(rep(“ a”,5),rep(na,5),rep(“ b”,5)) )) Rownames(DF)<- c(1,2...
我有一个包含多列和超过 60k 行的数据集。我使用 na.approx() 来替换每列中的 NA。我想识别具有 NA 并被替换的行,例如...
我无法在 RStudio 中运行以下命令: 企鹅%>% group_by(岛屿) %>% drop_na(.) %>% 总结(mean_bill_length_mm = 平均值(bill_length_mm)) 出现的错误是: 错误...
我正在尝试使用 R 中的 lm() 计算分组数据集中多个度量的斜率。但是,某些组对于某些度量具有所有 NA 值,这会导致以下错误: 错误...
我正在用一些Python代码读取Excel文件。 我使用 R 的 readxl 函数,因为它比 pandas 快得多,然后使用 rpy2py 将其转换为 python 数据帧 任何空白单元格都标识为 &
我不知道如何描述这个问题。我希望有人已经知道这个问题了。 代表: t_fac <- factor(c("A", "A")) t_lev <- factor(c("B", "C&q...
单个数据框中的三个匹配的 ID# 列,其中之一具有 NA,我需要使用 R 中的现有数据来填写
我使用两个不同的共享 ID 列(“name”和“idA”)组合了两个数据帧。其中一个数据集具有保留的第三个 ID 列(“idB”)。现在我有一个了
为什么scale_shape_manual的行为与scale_color_manual和scale_fill_manual不同?
假设我有一个像下面的 myiris 这样的数据框,我想在其中突出显示 setosa 物种。 然而,我不希望其他物种出现在传说中。为了方便起见,我刚刚做了所有...
使用 mitools 和调查包在 R 中运行 NSCH 数据汇总统计时的 NA 值
我第一次在 R 中使用 NSCH 数据。我找到了以下资源,这非常有帮助(谢谢!)。 https://github.com/ajdamico/asdfree/blob/master/nsch.Rmd 我跟随...
我有2个案例: 同一列可以有以下情况: 1.- 具有 NA 和价值观。 2.- 只有 NA。 我需要在同一列中对这两种情况进行变异,但是,当我尝试 cas...
合并两个data.table,同时过滤唯一ID:只有 NA 作为答案
我的问题如下: 我需要分析来自多个不同文件的数据,其中包含大量条目(每列最多 500.000 个,总共 10 列)。 文件通过 ID 进行连接,...
如何从数据框中删除 NA 以防止在 R 中使用 ggplot2 出现“NA”条?
我正在使用 R 中的星球大战数据集来搞乱并尝试创建一些我的第一个可视化。我对一般编程和 R 编程都是新手。 我已经写了下面的内容,但它是
lm.fit(x,y,offset = offset,singular.ok = Single.ok,...)中的错误:'y'中的NA / NaN / Inf,尝试了所有可能的方法
这里我的数据集是 pd,我将其分为训练数据和测试数据,分别为 pd_train1 和 pd_train2 SKU 国家库存量 交货时间 运输数量 预测_3_个月 预测_6_个月 1 3921548 ...
有没有一种更快的方法可以使用基数 R 找到大向量中第一个不是 NA 的值?
就像问题所说的那样。当向量大小非常大(> 10M 条目)时,使用基本 R 是否有更快的方法来执行下面的操作? 下面的代码可以工作,但是当向量大小增大时
我有一个数据框XYdata,如果时间(Time)列中有任何值,我需要计算每个参与者(ppt)和项目(item)。如果那里没有值,则意味着该参与的所有行...
当我对 NA_real_ 和 NaN 使用 .Internal(inspect()) 时,它返回, > .Internal(检查(NA_real_)) @0x000001e79724d0e0 14 RELSXP g0c1 [REF(2)] (len=1, tl=0) nan > .Internal(检查(NaN)) @
我在数据集中有一列,如下所示: 集群ID 1 1 1 1 不适用 1 不适用 不适用 2 不适用 2 钠 3 不适用 不适用 3 集群 ID <- c("1","1","1","1","NA","1&...