A menudo, es posible que desee eliminar filas con todos o algunos NA (valores perdidos) en un marco de datos en R.
Este tutorial explica cómo eliminar estas filas usando base R y el paquete tidyr . Usaremos el siguiente marco de datos para cada uno de los siguientes ejemplos:
# crear un marco de datos con algunos valores faltantes
df <- data.frame (puntos = c (12, NA, 19, 22, 32),
asiste = c (4, NA, 3, NA, 5),
rebotes = c (5, NA, 7, 12, NA))
#ver marco de datos
df
puntos ayuda a rebotes
1 12 4 5
2 NA NA NA
3 19 3 7
4 22 NA 12
5 32 5 NA
Eliminar NA con Base R
El siguiente código muestra cómo usar complete.cases () para eliminar todas las filas en un marco de datos que tienen un valor faltante en cualquier columna:
# eliminar todas las filas con un valor faltante en cualquier columna df [ complete.cases (df),] puntos ayuda a rebotes 1 12 4 5 3 19 3 7
El siguiente código muestra cómo usar complete.cases () para eliminar todas las filas en un marco de datos que tienen un valor faltante en columnas específicas :
#remove todas las filas con un valor faltante en la tercera columna df [ complete.cases (df [, 3]),] puntos ayuda a rebotes 1 12 4 5 3 19 3 7 4 22 NA 12 # eliminar todas las filas con un valor faltante en la primera o la tercera columna df [ complete.cases (df [, c (1,3)]),] puntos ayuda a rebotes 1 12 4 5 3 19 3 7 4 22 NA 12
Eliminar NA con Tidyr
El siguiente código muestra cómo usar drop_na () del paquete tidyr para eliminar todas las filas en un marco de datos que tienen un valor faltante en cualquier columna:
#cargar biblioteca de paquetes tidyr (tidyr) # eliminar todas las filas con un valor faltante en cualquier columna df%>% drop_na () puntos ayuda a rebotes 1 12 4 5 3 19 3 7
El siguiente código muestra cómo usar drop_na () del paquete tidyr para eliminar todas las filas en un marco de datos que tienen un valor faltante en columnas específicas :
#cargar biblioteca de paquetes tidyr (tidyr) # eliminar todas las filas con un valor faltante en la tercera columna df%>% drop_na (rebotes) puntos ayuda a rebotes 1 12 4 5 3 19 3 7 4 22 NA 12
Puede encontrar más tutoriales de R aquí .
- https://r-project.org
- https://www.python.org/
- https://www.stata.com/
