在数据帧的所选列中包含NA（缺失）值的行子集 [英] Subset of rows containing NA (missing) values in a chosen column of a data frame

问题描述

我们有一个来自CSV文件的数据框。数据框 DF 具有包含观察值的列和包含测量日期的列（ VaR2 ）已采取。如果未记录日期，则CSV文件包含缺少数据的值 NA 。

  Var1 Var2 
 10 2010/01/01 
 20 NA 
 30 2010/03/01 
  

我们想使用subset命令定义一个新的数据框架 new_DF ，这样它只包含有 NA'的值（ VaR2 ）。在给出的示例中，只有第2行将包含在新 DF 中。

命令

  new_DF <-subset（DF，DF $ Var2 ==NA）
   
 
 
如果在原始CSV文件中，用 NULL 交换值 NA ，同一命令产生期望的结果： new_DF <子集（DF，DF $ Var2 ==NULL）。 
 
 
 
如果对于字符串，原始CSV中提供了 NA 文件？ 
解决方案
不要使用=='NA'来测试缺失的值。请改用 is.na（）。这应该可以：
  new_DF < -  DF [rowSums（is.na（DF））> 0，] 
  
或者如果要检查特定列，还可以使用
  new_DF<  -  DF [is.na（DF $ Var），] 
  pre> 
 
 
如果您有NA字符值，请先运行
  Df [Df =='NA'] < -  NA 
  
 / p> 
We have a data frame from a CSV file. The data frame DF has columns that contain observed values and a column (VaR2) that contains the date at which a measurement has been taken. If the date was not recorded, the CSV file contains the value NA, for missing data.
Var1  Var2 
10   2010/01/01
20   NA
30   2010/03/01
We would like to use the subset command to define a new data frame new_DF such that it only contains rows that have an NA' value from the column (VaR2). In the example given, only Row 2 will be contained in the new DF.

The command
new_DF<-subset(DF,DF$Var2=="NA") 
does not work, the resulting data frame has no row entries.

If in the original CSV file the Value NA are exchanged with  NULL, the same command produces the desired result: new_DF<-subset(DF,DF$Var2=="NULL"). 

How can I get this method working, if for the character string the value NA is provided in the original CSV file? 
解决方案
Never use =='NA' to test for missing values. Use is.na() instead. This should do it:
new_DF <- DF[rowSums(is.na(DF)) > 0,]
or in case you want to check a particular column, you can also use
new_DF <- DF[is.na(DF$Var),]
In case you have NA character values, first run
Df[Df=='NA'] <- NA
to replace them with missing values.

                        
这篇关于在数据帧的所选列中包含NA（缺失）值的行子集的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！