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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
r
na
快速替换 NA - 错误或警告
我有一个名为 mat 的大 data frame 包含 49952 个 obs 7597 个变量 我正在尝试用零替换 NA 这是我的 data frame 的示例 A B C E F D Q Z 1 1 1 0 NA NA 0 NA NA
r
DataFrame
na
如何删除仅包含 NA 的列?
我有一个 data frame 其中包含一些具有所有 NA 值的列 如何从 data frame 中删除它们 我可以使用该功能吗 na omit 指定一些额外的参数 一种方法是 df colSums is na df nrow df 如果一
r
DataFrame
na
将矩阵每列中的 NA 替换为该列的中值
我试图用该列的中位数替换矩阵每一列中的 NA 但是当我尝试使用lapply or sapply我收到一个错误 当我使用 for 循环并且一次更改一列时 代码有效 我做错了什么 Example set seed 1928 mat lt mat
r
matrix
na
Median
imputation
R data.table 多列重新编码/子分配[重复]
这个问题在这里已经有答案了 设 DT 为数据表 DT lt data table V1 sample 10 V2 sample 10 V9 sample 10 是否有更好 更简单的方法来进行多列重新编码 子分配 如下所示 DT V1 1 V
r
dataTable
na
multiplecolumns
recode
按组将缺失值 (NA) 替换为最新的非 NA
我想用 dplyr 解决以下问题 最好使用其中一种窗口功能 我有一个包含房屋和购买价格的数据框 下面是一个例子 houseID year price 1 1995 NA 1 1996 100 1 1997 NA 1 1998 120 1 1
r
DataFrame
dplyr
na
每行最后一个非 NA 行的列名称;使用 tidyverse 解决方案?
数据集简要描述 我有从 Qualtrics 生成的调查数据 我已将其作为 tibble 导入到 R 中 每列对应一个调查问题 并且我保留了原始列顺序 以与调查中问题的顺序相对应 用通俗易懂的语言描述问题 由于参与者的正常流失 并非所有参与者
r
dplyr
na
tidyverse
tibble
na.locf 将 NA 填充到 maxgap,即使间隙 > maxgap,也有组
我已经找到了解决方案 但无法让它适用于团体 仅在时间序列中填充有限数量的 NA 并认为一定有一种更简洁的方法来做到这一点 假设我有以下 dt dt lt data table ID c rep A 10 rep B 10 Price c s
r
dataTable
na
将值 NA 替换为 R 中另一列的值
我想根据列年份将 dfABy 中 A 列中的 NA 值替换为 B 列中的值 例如 我的 df 是 gt dfABy A B Year 56 75 1921 NA 45 1921 NA 77 1922 67 41 1923 NA 65 192
r
replace
na
从特定列中选择值并跳过 R 中的 NA 值
我正在处理癌症登记数据 在以下数据示例 ex data 中 变量id and 诊断 yr代表癌症诊断的 ID 和年份 列x 2005 to x 2010 and y 2005 to y 2010分别代表每年 2005年至2010年 的x和y
r
na
col
删除数据框中的所有左侧 NA 并向左移动已清理的行
我有以下数据框dat 它在某些行的开头呈现特定于行的 NA 数量 dat lt as data frame rbind c NA NA 1 3 5 NA NA NA c NA 1 3 6 8 NA c 1 7 NA dat V1 V2 V3
r
tail
na
月度数据的季节性分解,包括 r 中的 NA
我需要帮助来分解具有季节性的每月数据 但它不起作用 因为 NA 值未删除 可能还有另一个问题 请查看我的数据和错误如下 ts monthly lt ts monthly rBC median frequency 12 start c 200
r
TimeSeries
na
按组有条件 NA 填充
edit这个问题最初是问的data table 任何包的解决方案都会很有趣 我对一个更普遍的问题的特定变体有点困惑 我有与 data table 一起使用的面板数据 我想使用 data table 的分组功能来填充一些缺失的值 不幸的是它们
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dplyr
dataTable
plyr
na
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