将 which.min() 与 apply() 一起使用时如何保留 NA 值?
假设我有一个数据框，其中一些整列都是 NA，如下所示: set.seed(0)数据
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pmatch 函数的性质
我不明白内置函数 pmatch(部分字符串匹配)的行为. 描述提供了以下示例: pmatch("m", c("mean", "median", "mode")) # 返回 NA 而不是 1,2,3 但使用: pmatch("m", "mean") # 如我所料，返回 1. 有人可以向我解释这种行为吗? 解决方案 根据文档: nomatch:在不匹配或部分匹配的位置返回的
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删除名为“NA"的列
我正在处理一些 RNA-seq 计数数据，我有大约 60,000 列包含基因名称和 24 行包含样本名称.当我进行一些基因名称转换时，我留下了一堆名为 NA 的列.我知道 R 处理 NA 与典型的列名不同，我的问题是如何删除这些列.这是我的数据示例. "Gene1" "Gene2" "Gene3" NA "Gene4"1 10 11 12 10 152 13 12 50 40 303 34 2
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在 R 中通过 ID 进行最后的观察
我每天都有很多缺失值的观察结果，我正在尝试通过每个个体的向量传播第一个非缺失值. 在我目前所做的搜索中，我发现了zoo 包中的na.locf 函数；但是，我现在需要根据数据框中的 id 变量来调节此函数.ddply 是正确的函数吗?如果是这样，有人可以帮我弄清楚如何将输出包含在同一数据框中名为 result 的新变量中吗? 这是我目前所拥有的: # 加载需要的库图书馆(动物园)图书馆
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错误:当前工作目录中不存在“NA"(Webscraping)
我正在尝试从以下网址抓取数据:https://university.careers360.com/colleges/list-印度学位学院我想点击每所大学的名称并获取每所大学的特定数据. 首先我做的是在一个向量中收集所有大学网址-: #加载包:图书馆(xml2)图书馆(rvest)图书馆(字符串)图书馆(dplyr)#指定要报废的网站的urlbaseurl
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R 中 NA 的累积回报
我有以下数据框: df 我想计算累积回报，但数据框中缺少值.我用过: cumprod(df+1)-1 得到结果 Return1 Return2 Return31 不适用 0.2500 0.04000002 不适用 0.6625 0.11592003 不适用 不适用 0.20519364 不适用 不适用 0.25340135 不适用 不适用 0.2659354 这里的问题是，如果有一
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用周围环境值的平均值替换缺失值
我的数据集如下所示(我们称之为“a"): 日期值2013-01-01 12.22013-01-02 北美2013-01-03 不适用2013-01-04 16.82013-01-05 10.12013-01-06 北美2013-01-07 12.0 我想用最近的环境值(系列中的前一个和下一个值)的平均值替换 NA. 我尝试了以下操作，但我不相信输出... miss.val = whic
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替换 <NA>与 NA
我有一个包含条目的数据框；似乎这些值不被视为 NA，因为 is.na 返回 FALSE.我想将这些值转换为 NA 但找不到方法. 解决方案 这可能成为问题的两个类是字符和因素.这应该循环遍历一个 dtaframe 并将“NA"值转换为真正的 ，但仅适用于这两个类: make.true.NA
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按组用中位数替换 NA 值
我使用了下面的 tapply 函数来获得基于 Pclass 的 Age 中位数. 现在如何根据 Pclass 将这些中值归入 NA 值? tapply(titan_train$Age，titan_train$Pclass，中位数，na.rm=T) 解决方案 这是另一种使用 replace 和 ave 的 base R 方法. df1 同样的想法，但使用 data.table l
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将 NA 移动到矩阵中每一列的开头
我有一个包含如下数据的矩阵: col1 col2 col3 col4 col52 3 2 8 37 1 0 4 不适用5 8 1 不适用 不适用9 6 NA NA NA4 呐呐呐呐呐 我想将数据重新排列为以下结果，基本上将 NA 移动到每列的顶部: col1 col2 col3 col4 col52 呐呐呐呐呐7 3 NA NA NA5 1 2 不适用 不适用9 8 0 8 不适用4 6 1
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cut() 一个有缺失值的变量
cut() 的好方法是什么将量化变量分为多个级别，包括专用于 NA 的最终级别? 我更喜欢 tidyverse 函数通常提供的 .missing 参数(eg, dplyr::recode() & dplyr::if_else()). 如果输入是w，并且这个假设函数名为cut_with_nas，那么下面的代码 w 会产生所需的输出: [1] (-0.04,20] 未知 (20,4
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将缺失/非缺失值更改为二进制 (0/1)
我的数据集是: df=data.frame(x=c(1,4,6,NA,7,NA,9,10,4,NA),y=c(10,12,NA,NA,14,18,20,15,12,17),z=c(225,198,NA,NA,NA,130,NA,200,NA,99))dfxyz1 1 10 2252 4 12 1983 6 不适用 不适用4 呐呐呐呐5 7 14 不适用6 不适用 18 1307 9 20 不适用
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NA 子集如何工作?
有人可以用外行的术语回答 NA 的索引(子集)是如何工作的.虽然google上有一些答案，但我还是想用简单的术语更好地理解它. 当使用单个 NA 索引一个向量(长度 > 1)时，为什么会产生五个缺失值? >x 解决方案 来自 help("["): 提取时，数字、逻辑或字符 NA 索引选择一个未知元素，因此在 a 的相应元素中返回 NA逻辑、整数、数字、复数或字符结果，以及 NU
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用其他 df r 中的值替换数据框中的 na
这是我的 df 的一个例子: x 我还有另一个具有此值的 df: y 我需要用 y df 的值替换 x 中的 NA.这正是我所期望的. xy
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对于每一行，返回非 NA 值的列索引和名称
我有数据框，其中每一行都包含一个非NA值. ED1 ED2 ED3 ED4 ED51 呐呐呐呐呐NA NA 1 NA NANA 1 NA NA NA呐呐呐呐 1 对于每一行，我想获取包含非NA 值的列的索引和名称，即: 索引:c(1, 3, 2, 5)，以及它们对应的列名:c(“ED1"“ED3"“ED2"“ED5";) 解决方案 此处无需使用 apply() 循环.您可以将 m
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根据首次注册和最近值转换 NA 值
我已经提出了类似的问题，但现在我只想限制 NA 的新值. 我有一些这样的数据: 日期1 日期2 日期3 日期4 日期5 日期6不适用 0.1 0.2 不适用 0.3 0.2B 0.1 NA NA 0.3 0.2 0.1C NA NA NA NA 0.3 NAD 0.1 0.2 0.3 NA 0.1 NAE NA NA 0.1 0.2 0.1 0.3 我想根据注册值的第一个日期更改我的数据
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用空白(空字符串)替换缺失值 (NA)
我有一个 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))))行名(df) 我故意引入了空行(NA 行)，因为我想在 classA 行和 classB 行之间留出一些空间. 现在，我想将 替换为空白，以便第二行看起来像
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删除前导和尾随 NA
我需要从向量中删除前导和尾随缺失值(NA).数字之间的 NA 应该保留.请注意，我的下一步是索引另一个没有 NA 的向量，并仅保留与第一个向量中位置相同的值.例子如下: a 我想要的输出是: a1
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如何更改零膨胀回归模型的 na.action?
我正在使用 pscl 包中的函数 zeroinfl 运行零膨胀负二项式回归模型. 我需要从模型中排除 NA，以便能够在稍后的分析中针对因变量绘制残差. 因此，我想设置na.action="na.exclude".对于非零膨胀负二项式回归模型(使用 glm 包中的 glm.nb)，我可以毫无问题地做到这一点，例如. fm_nbin
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R- 在四列中的至少一列中选择具有非 NA 值的行
我有这段代码可以正常工作: CompleteCoxObs 达到相同结果的更好、更有效的方法是什么? 解决方案 你可以试试这个来检查所有的列: CompleteCox.df
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