如何从包含NaN的R中的数据框中删除行？

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

NaN值在R中称为“非数字”。它也称为未定义或无法表示，但对于非数字值，它属于数字数据类型，尤其是在浮点运算的情况下。要从R中包含NaN的数据框中删除行，可以使用函数na.omit。

例1

考虑以下数据帧-

x1<−sample(c(NaN,5,10),20,replace=TRUE)
x2<−sample(c(NaN,0,1),20,replace=TRUE)
df1<−data.frame(x1,x2)
df1
输出结果
x1 x2
1 NaN NaN
2 10 0
3 NaN NaN
4 NaN NaN
5 NaN NaN
6 NaN NaN
7 5 1
8 5 1
9 5 NaN
10 10 NaN
11 5 NaN
12 NaN NaN
13 NaN NaN
14 NaN NaN
15 10 1
16 10 0
17 NaN NaN
18 NaN 1
19 NaN NaN
20 5 1

从df1中删除具有NaN的行-

df1<−na.omit(df1)
df1
输出结果
x1 x2
2 10 0
7 5 1
8 5 1
15 10 1
16 10 0
20 5 1

例2

y1<−sample(c(NaN,rnorm(5)),20,replace=TRUE)
y2<−sample(c(NaN,rnorm(2)),20,replace=TRUE)
df2<−data.frame(y1,y2)
df2
输出结果
y1 y2
1 0.71997269 NaN
2 0.31324492 NaN
3 0.71997269 −0.1903841
4 1.23101131 −0.1903841
5 0.09512564 −0.1903841
6 0.71997269 0.3998648
7 −0.14221014 −0.1903841
8 0.09512564 NaN
9 NaN NaN
10 1.23101131 0.3998648
11 −0.14221014 0.3998648
12 1.23101131 NaN
13 NaN 0.3998648
14 0.71997269 NaN
15 0.09512564 NaN
16 0.31324492 NaN
17 NaN NaN
18 0.09512564 0.3998648
19 1.23101131 0.3998648
20 0.71997269 −0.1903841

从df2中删除具有NaN的行-

示例

df2<−na.omit(df2)
df2
输出结果
y1 y2
3 0.71997269 −0.1903841
4 1.23101131 −0.1903841
5 0.09512564 −0.1903841
6 0.71997269 0.3998648
7 −0.14221014 −0.1903841
10 1.23101131 0.3998648
11 −0.14221014 0.3998648
18 0.09512564 0.3998648
19 1.23101131 0.3998648
20 0.71997269 −0.1903841

以上是 如何从包含NaN的R中的数据框中删除行？ 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/342890.html

回到顶部