标签:matrix 函数 cal length action 显示 有关 spec 综合
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有关处理缺失值的各种方法有什么?各自的适用场景、
解决方案:
na.fail(向量a) : 有 NA 则返回错误,无 NA 则返回原向量 a
na.omit(向量a) : 返回删除 NA 后的向量 a
attr(na.omit(a),"na.action") : 返回 NA 的下标。。
讨论扩展:
is.na(leadership[,6:10])
# 用函数na.rm = TRUE可以排除缺失值
# na.omit()可以移除所有含有缺失值的行。newdata <- na.omit(leadership);
is.na(irirugs); #生成一个与X维数相同的布尔矩阵(向量)。
colSums(iris) #iris,中某列如果有空,则返回NA,
另请参阅:
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怎么查看一个变量的:类型、、结构 、等其他信息 ??
解决方案:
class(iris) #[1] "data.frame"
class(iris$Sepal.Length) #[1] "numeric"
class(iris$Species) #[1] "factor"
dim(iris) #[1] 150 5 #对 data.frame 有效
attributes(iris) #综合输出所有行名、列名、以及class结果。
str(iris) #显示每个变量的行列数和类型
mode(iris$Sepal.Length) #[1] "numeric"
typeof(iris$Sepal.Length) #[1] "double"
讨论扩展:18.5.2
class(): 查看变量类型,vector、data.frame、matrix、factor、list
mode(): 查看数据大类,character、numeric、logical
as.character() #as.character(unlist(data[,2]))
as.numeric() 字符 -> 数值
as.logical() 字符 -> 逻辑
typeof(): 查看数据细类,integer、double、single、float
另请参阅:
标签:matrix 函数 cal length action 显示 有关 spec 综合
原文地址:https://www.cnblogs.com/li-20151130/p/9026655.html