如果 NA 存在于 R 数据框中,如何找到行总和?
如果 R 数据框中存在 NA,要查找行总和,我们可以使用 rowSums 函数并将na.rm参数设置为 TRUE,此参数将在计算行总和之前删除 NA 值。
例如,如果我们有一个名为 df 的数据框,其中包含一些 NA 值,那么我们可以使用以下命令找到行总和 -
df$Row_Sums<-rowSums(df,na.rm=TRUE)
示例 1
以下代码段创建了一个示例数据框 -
x1<-sample(c(NA,2,5),20,replace=TRUE)x2<-sample(c(NA,2,5),20,replace=TRUE)
x3<-sample(c(NA,2,5),20,replace=TRUE)
df1<-data.frame(x1,x2,x3)
df1
创建了以下数据框
x1 x2 x31 2 NA 5
2 NA 2 2
3 2 5 NA
4 NA 5 2
5 NA NA 2
6 5 NA NA
7 5 2 5
8 2 NA NA
9 2 NA 2
10 5 5 5
11 NA 5 2
12 NA NA NA
13 5 2 5
14 2 2 2
15 NA NA 2
16 5 2 NA
17 5 NA 5
18 NA NA 2
19 NA NA NA
20 5 5 NA
要通过忽略上面创建的数据框中的 NA 值来查找 df1 中每一行的行总和,请将以下代码添加到上面的代码段中 -
x1<-sample(c(NA,2,5),20,replace=TRUE)输出结果x2<-sample(c(NA,2,5),20,replace=TRUE)
x3<-sample(c(NA,2,5),20,replace=TRUE)
df1<-data.frame(x1,x2,x3)
df1$Row_Sums<-rowSums(df1,na.rm=TRUE)
df1
如果您将上述所有给定的片段作为单个程序执行,它会生成以下输出 -
x1 x2 x3 Row_Sums1 2 NA 5 7
2 NA 2 2 4
3 2 5 NA 7
4 NA 5 2 7
5 NA NA 2 2
6 5 NA NA 5
7 5 2 5 12
8 2 NA NA 2
9 2 NA 2 4
10 5 5 5 15
11 NA 5 2 7
12 NA NA NA 0
13 5 2 5 12
14 2 2 2 6
15 NA NA 2 2
16 5 2 NA 7
17 5 NA 5 10
18 NA NA 2 2
19 NA NA NA 0
20 5 5 NA 10
示例 2
以下代码段创建了一个示例数据框 -
y1<-sample(c(NA,round(rnorm(3),2)),20,replace=TRUE)y2<-sample(c(NA,round(rnorm(3),2)),20,replace=TRUE)
y3<-sample(c(NA,round(rnorm(3),2)),20,replace=TRUE)
df2<-data.frame(y1,y2,y3)
df2
创建了以下数据框
y1 y2 y31 -0.27 NA NA
2 -0.27 NA -0.70
3 -0.33 NA -0.06
4 -0.27 -1.35 -0.09
5 0.23 -2.03 -0.09
6 NA -2.03 -0.70
7 -0.27 NA NA
8 -0.27 -2.03 -0.09
9 -0.27 NA -0.06
10 -0.33 NA -0.70
11 -0.27 NA -0.70
12 NA NA NA
13 -0.33 NA NA
14 NA -1.35 -0.70
15 NA -0.93 -0.06
16 0.23 -1.35 -0.06
17 0.23 -0.93 -0.06
18 -0.27 -0.93 -0.06
19 -0.33 NA -0.06
20 NA -0.93 -0.09
要通过忽略上面创建的数据框中的 NA 值来查找 df2 中每一行的行总和,请将以下代码添加到上面的代码段中 -
y1<-sample(c(NA,round(rnorm(3),2)),20,replace=TRUE)输出结果y2<-sample(c(NA,round(rnorm(3),2)),20,replace=TRUE)
y3<-sample(c(NA,round(rnorm(3),2)),20,replace=TRUE)
df2<-data.frame(y1,y2,y3)
df2$Row_Sums<-rowSums(df2,na.rm=TRUE)
df2
如果您将上述所有给定的片段作为单个程序执行,它会生成以下输出 -
y1 y2 y3 Row_Sums1 -0.27 NA NA -0.27
2 -0.27 NA -0.70 -0.97
3 -0.33 NA -0.06 -0.39
4 -0.27 -1.35 -0.09 -1.71
5 0.23 -2.03 -0.09 -1.89
6 NA -2.03 -0.70 -2.73
7 -0.27 NA NA -0.27
8 -0.27 -2.03 -0.09 -2.39
9 -0.27 NA -0.06 -0.33
10 -0.33 NA -0.70 -1.03
11 -0.27 NA -0.70 -0.97
12 NA NA NA 0.00
13 -0.33 NA NA -0.33
14 NA -1.35 -0.70 -2.05
15 NA -0.93 -0.06 -0.99
16 0.23 -1.35 -0.06 -1.18
17 0.23 -0.93 -0.06 -0.76
18 -0.27 -0.93 -0.06 -1.26
19 -0.33 NA -0.06 -0.39
20 NA -0.93 -0.09 -1.02
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