如何忽略R中的空值？

我有一个数据集，在一个字段中有一些空值。当我尝试运行线性回归时，它将字段中的整数视为类别指示符，而不是数字

例如，对于不包含空值的字段

summary(lm(rank ~ num_ays, data=a)),

返回：

Coefficients:
             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept) 10.607597   0.019927 532.317  < 2e-16 ***
num_ays      0.021955   0.007771   2.825  0.00473 ** 

系数：
估计标准误差t值Pr（>t）
（截距）10.607597 0.019927 532.317<2e-16***
数字0.021955 0.007771 2.825 0.00473**

但是，当我在具有空值的字段上运行相同的模型时，我得到：

Coefficients:
              Estimate Std. Error  t value Pr(>|t|)    

(Intercept)  1.225e+01  1.070e+00   11.446  < 2e-16 ***
num_azs0    -1.780e+00  1.071e+00   -1.663  0.09637 .  
num_azs1    -1.103e+00  1.071e+00   -1.030  0.30322    
num_azs10   -9.297e-01  1.080e+00   -0.861  0.38940    
num_azs100   1.750e+00  5.764e+00    0.304  0.76141    
num_azs101  -6.250e+00  4.145e+00   -1.508  0.13161    

系数：
估计标准误差t值Pr（>t）
（截距）1.225e+01 1.070e+00 11.446<2e-16***
编号azs0-1.780e+001.071e+00-1.6630.09637。
编号azs1-1.103e+001.071e+00-1.0300.30322
编号azs10-9.297e-01 1.080e+00-0.861 0.38940
num_azs100 1.750e+00 5.764e+00 0.304 0.76141
num_azs101-6.250e+00 4.145e+00-1.508 0.13161

---

处理此问题的最佳和/或最有效的方法是什么，以及折衷方法是什么？

您可以忽略空值，如下所示：

a[!is.null(a$num_ays),]

---

可以忽略空值，如下所示：

a[!is.null(a$num_ays),]

---

以Shane的答案为基础：您可以在

lm（）

的

data=

参数中使用它：

---

以Shane的答案为基础：您可以在

lm（）

的

data=

参数中使用它：

---

谢谢，谢恩。我尝试使用：summary（lm（rank~num_-ays，data=a[！is.null（a$num_-ays）]）来应用它）。但是，它给了我相同的输出。

is.null

如果对象为

null

则返回

TRUE

，否则返回

FALSE

。因此，您的构造返回

a

或0行

数据的所有行。frame

。我很确定你在想

is.na

；）谢谢，谢恩。我尝试使用：summary（lm（rank~num_-ays，data=a[！is.null（a$num_-ays）]）来应用它）。但是，它给了我相同的输出。

is.null

如果对象为

null

则返回

TRUE

，否则返回

FALSE

。因此，您的构造返回

a

或0行

数据的所有行。frame

。我很确定你在想

is.na

；）谢谢，德克。我试过了，但它仍然将列中的数字视为类别标签。。。结果和以前一样。我还遗漏了什么吗？你被各种因素绊倒了。这是另一个问题。尝试并搜索“[r]因子”（即在为r标记的

[r]

帖子中的

因子一词）。您将需要以不同的方式读取数据，并/或转换数据。使用
lm
的
subset
参数不是更好吗？谢谢，德克。我试过了，但它仍然将列中的数字视为类别标签。。。结果和以前一样。我还遗漏了什么吗？你被各种因素绊倒了。这是另一个问题。尝试并搜索“[r]因子”（即在为r标记的
[r]
帖子中的
因子一词）。您需要以不同的方式读取数据，并/或转换数据。使用
lm
的
subset
参数不是更好吗？您想到的是
NA
？是否有可能
num_azs
是一个
因素
？看起来我没有清理数据…我不认为这是一个因素。num_ays和num_azs都来自MySQL导出。两者的字段类型都是整数，但num_azs可以包含空值。summary（a）说您的数据列是什么？我猜一个非数值导致了因子的转换。解决方案是使用as.numeric（as.character（foo））将其转换为数值。谢谢，Marek等人发现它被列为一个因子。我将在另一个问题中寻求答案。你想说空话吗？是否有可能
num_azs
是一个
因素
？看起来我没有清理数据…我不认为这是一个因素。num_ays和num_azs都来自MySQL导出。两者的字段类型都是整数，但num_azs可以包含空值。summary（a）说您的数据列是什么？我猜一个非数值导致了因子的转换。解决方案是使用as.numeric（as.character（foo））将其转换为数值。谢谢，Marek等人发现它被列为一个因子。我将在另一个问题中寻求答案。