R 关于缺失数据的问题

在矩阵中，如果有一些丢失的数据记录为'NA'

• 如何删除矩阵中带有

  NA

  的行
• 我可以使用

  na.rm

---

如果要删除包含NA的行，可以使用apply（）应用快速函数检查每一行。例如，如果矩阵是x

goodIdx <- apply(x, 1, function(r) !any(is.na(r)))
newX <- x[goodIdx,]

goodIdx我认为na.rm通常只在函数中起作用，比如平均函数。我会选择完整的。案例：

假设您有以下3x3矩阵：

x <- matrix(c(1:8, NA), 3, 3)

> x
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    4    7
[2,]    2    5    8
[3,]    3    6   NA

然后对矩阵x的行进行索引，并添加“，”以表示您需要所有列。
na.omit（）
将获取矩阵（和数据帧），并仅返回那些没有na值的行-通过删除错误行，需要
完成.cases（）
更进一步

> x <- data.frame(c(1,2,3), c(4, NA, 6))
> x
  c.1..2..3. c.4..NA..6.
1          1           4
2          2          NA
3          3           6
> na.omit(x)
  c.1..2..3. c.4..NA..6.
1          1           4
3          3           6

>x
c、 1..2..3。c、 4..NA..6。
1          1           4
2不适用
3          3           6
>na.省略（x）
c、 1..2..3。c、 4..NA..6。
1          1           4
3          3           6

> complete.cases(x)
[1]  TRUE  TRUE FALSE

> x <- data.frame(c(1,2,3), c(4, NA, 6))
> x
  c.1..2..3. c.4..NA..6.
1          1           4
2          2          NA
3          3           6
> na.omit(x)
  c.1..2..3. c.4..NA..6.
1          1           4
3          3           6