Índice:

Como você lida com os valores de NA em R?
Como você lida com os valores de NA em R?

Vídeo: Como você lida com os valores de NA em R?

Vídeo: Como você lida com os valores de NA em R?
Vídeo: 📚 Limites no Infinito com macete - Fácil - Cálculo 1 - #10 2024, Dezembro
Anonim

Quando você importa o conjunto de dados de outros aplicativos estatísticos, o valores ausentes pode ser codificado com um número, por exemplo 99. Para deixar R sabe que é um valor faltando você precisa recodificá-lo. Outra função útil em R para lidar com valores ausentes é n / D . omitir () que exclui observações incompletas.

Da mesma forma, como você lida com NA em R?

Opções de NA em R

  1. omitir e na. exclude: retorna o objeto com observações removidas se eles contiverem quaisquer valores ausentes; diferenças entre omitir e excluir NAs podem ser vistas em algumas funções de predição e residuais.
  2. passar: retorna o objeto inalterado.
  3. falha: retorna o objeto apenas se não contiver valores ausentes.

Da mesma forma, como você lida com dados categóricos ausentes em R? Existem várias maneiras de lidar com valores ausentes de maneiras categóricas.

  1. Ignore as observações de valores ausentes se estivermos lidando com grandes conjuntos de dados e menos número de registros tiver valores ausentes.
  2. Ignore a variável, se não for significativa.
  3. Desenvolva um modelo para prever valores ausentes.
  4. Trate os dados ausentes como apenas outra categoria.

Da mesma forma, alguém pode perguntar, como você define valores ausentes em R?

No R , valores ausentes são representados pelo símbolo N / D (não disponível). Impossível valores (por exemplo, dividindo por zero) são representados pelo símbolo NaN (não um número). Ao contrário do SAS, R usa o mesmo símbolo para caractere e numérico dados . Para obter mais prática sobre como trabalhar com dados perdidos , tente este curso sobre limpeza dados em R.

O que Na Rm significa em R?

Ao usar uma função de dataframe n / D . rm no r refere-se ao parâmetro lógico que diz à função se deve ou não remover N / D valores do cálculo. É literalmente significa NA retirar. Não é uma função nem uma operação. É simplesmente um parâmetro usado por várias funções de dataframe.

Recomendado: