是否存在像dist/rdist这样的功能来处理NA?
我正在使用fields包中的rdist函数，但是现在我想像dist函数一样处理矩阵中的NA. 有这样的功能吗? 一种解决方案是直接使用dist，但是我的矩阵有超过15万行，所以这不是一个选择. 编辑: 请注意，用complete.cases或na.omit删除行或列并不是我要的解决方案.帮助dist函数中描述了预期的行为: 允许缺少值，并将其从涉及出现它们的行的所有计算中排
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用LOCF进行条件插补
我有这个纵向数据的例子.我需要根据之前发生的情况估算0、999或-1值. ID = c(1,1,1,1,1,2,2,2,3,3,3,4,4,4,5,5,5,5,6,6,6,6,6,6,6,6) Oxy = c(0, 999, 1, 999, 999, 0, 0, 999, 999, 0, 0, -1, 0, 999, 1, 1, -1, 1, 999, -1, 0, -1, 1,0, 99
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Rfast hd.eigen()返回NA，但基本eigen()不返回
我在Rfast中的hd.eigen时遇到问题.对于大多数数据，它给出的结果与eigen极为接近，但是hd.eign有时会返回空的$vector，NA或其他不良结果. 例如: > set.seed(123) > bigm > e3 = eigen(bigm) > length(e3
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R-tidyr-spread()-将NA作为列名处理
我正在使用tidyr::spread()将多个类别变量分布到布尔列.由于数据包含NA，因此spread会创建一个没有名称的新列. 我正在寻找一种摆脱使用NA的方法 a)管道解决方案(我尝试过select_()和'['()，但不知道如何引用NA列的名称或索引)或 b)一个自定义函数，效果会更好 c)如果可能的话，一种简单地不生成NA列的方式，与Hadleyverse兼容.
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将值保持在数据框中= Na(化学钠)
原始df(临床化学) Subject Code Test Value Units Flag 1 NA NA 147 mmol/L 2 NA/K NA/K 10.5 RATIO 3 K K 4.7 mmol/L 4 CK CK 235 UL ... 清洁后理想的df S
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除去第一列以外具有所有NA的行
我有一个data.table，它是通过使用以下两个面板观察值之间的差异来形成的: tab
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R-在不删除NA值的情况下拆分数据帧
如果我有df: letter body_part a head b head c NA d NA e left_foot 我想将其拆分为2个dfs ...一个仅包含body_part-"head"，另一个仅包含其他内容.即 列表
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需要在python中的na值之前用过去的三个值填充NA值
需要用该NA的过去三个值来填充NA值 这是我的数据集 RECEIPT_MONTH_YEAR NET_SALES 0 2014-01-01 818817.20 1 2014-02-01 362377.20 2 2014-03-01 374644.60 3 2014-04-01不适用 4 2014-05-01不适用 5 2014-06-01不适用
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可以在不填写NA的情况下使用rbind.fill吗?
我正在尝试将两个具有不同数量的列和列标题的数据框组合在一起.但是，在使用rbind.fill()组合它们之后，结果文件用NA填充了空白单元格. 这非常不方便，因为其中一列包含的数据也表示为"NA"(适用于北美)，因此，当我将其导入到csv中时，电子表格无法区分它们. 我有办法吗? 使用rbind.fill函数而不用NA填充空白单元格 或 更改列以替换NA值* *
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将NA转换为另一列中显示最多的值
我有一个名为df的数据框，如下所示: Author_ID Country Cited Name Title 1: 1 Spain 10 Alex Whatever 2: 1 France 15 Ale Whatever2 3: 1 NA 10 Alex Whatever3 4: 1 Spa
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将lm摘要输出导出到包括NA的数据框
我想将LM输出的系数(估计，t值等)提取到数据帧.我需要将所有回归输出的所有系数存储在数据框中，因为我有949个单独的输出.问题是某些输出包含许多变量的NA.当我导出这些摘要时，它会排除NA并仅输出具有真实值的变量. 由于我需要将所有值绑定到行中，因此我想保持所有估计的结构相同(并因此包括NA)，否则列将不再与值匹配. 一个最小的工作示例: Call: lm(formula
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非NA细胞在矩阵中的位置
考虑以下矩阵， m
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在R中处理聚合函数中的NA
我正在尝试使用聚合函数从csv文件中获取每日总和，但是遇到以下错误: Error in Summary.factor(c(2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), na.rm = FALSE) : ‘sum’ not meaningful for factors Calls: aggregate ... aggregate.data.frame -> lapply -
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根据其他列定义的子集计算多个列的指标
我想为数据帧中某些列的子集计算简单的摘要度量，其中子集基于同一数据帧中其他列中的信息.让我举例说明: colA
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更改最大差值以结转值的次数
我有一个类似于以下内容的数据框: library(data.table) test
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R-随机森林预测因预测变量中的NA而失败
文档(如果我没看错的话)说，如果随机森林预测函数遇到某些观测值的NA预测因子，则会产生NA预测. 注意:如果对象继承自randomForest.formula，则所有数据 在预测中默默地省略了带有NA的值.返回值 将在聚合树和单个树中相应地包含NA 预测(如果需要)，但不在邻近矩阵或节点矩阵中 但是，如果我尝试在预测变量中使用某些NA的数据集上使用预测函数[2688中有7个观察结果中的
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从数据框中删除NA，而不删除整个行/列
我正在分析实验的一些试验数据，我们从190对组合中为参与者提供60对听觉刺激，以4分制进行评分.由于参与者每次对不同的对进行评分，因此我得到了很多缺失的值. 我真的不在乎哪个参与者说什么，我只需要将同一对的所有评分都排在同一行即可，这样我就可以对n中每对的评分者之间的协议进行Light's Kappa测试 kappam.light (irr包). 这是我的15位参与者的数据的头，其中n
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R对连续的重复行求和，并删除除第一个之外的所有行
我陷入了一个可能很简单的问题-如何对连续重复的行求和并删除除第一行外的所有行.并且，如果两个重复项之间有一个NA(例如2,na,2)，也要对它们进行求和并删除除第一个条目以外的所有条目. 到目前为止一切顺利，这是我的示例数据 ia
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以NA值汇总R中的栅格
我在R中有一个1 km分辨率的栅格，整个栅格中都有广泛的NA值，但是在不规则的位置(即，具有数据的像元不是连续的，并且NA值始终散布在整个栅格中).我正在尝试使用用户定义的函数(例如，包括在下面)中的用户定义函数，以5km的分辨率(因数= 5)聚合该栅格(在{raster}包中使用gregation()命令).到目前为止，除非栅格具有连续的5x5像元区域，否则我无法弄清楚如何获取aggregate
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如何在r中选择没有NA的最后一个测试
我的数据框类似于这样: Person W.1 W.2 W.3 W.4 W.5 1 62 57 52 59 NA 2 49 38 60 NA NA 3 59 34 NA NA NA 是否可以选择不带"NA"的第一个和最后一个测试.我有300个数据条目，W.1表
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