R 删除数据集中的点并将数据拆分为相等的带

我的数据集有200多个变量，大多数变量都有点，表示缺少值：

年龄
19
20
.
56
二十三

R将点识别为空值。所以当我使用

> library(Hmisc) # cut2
> split(data, cut2(data$Age, g=3))

要将数据划分为3个波段，我收到错误消息：

if（cj==上限）next中出错：缺少需要TRUE/FALSE的值
此外：警告消息：
1：在cut2中（数据2$HOUSTER\u Count，g=10）：强制引入的NAs
2：在运算因子（x（较低-最小dif因子*最小dif））中：对因子没有意义
3：在运算因子（x，（下限-min.dif.factor*min.dif））：对因子没有意义
4：在运算因子（x，（下限-min.dif.factor*min.dif））：对因子没有意义
5：在运算因子（x，（下限-min.dif.factor*min.dif））：对因子没有意义
6：在运算因子（x（较低-最小dif因子*最小dif））中：对因子没有意义
7：在运算因子（x，（下限-最小微分因子*最小微分因子））：对于因子没有意义
8：在运算因子（x，（下限-min.dif.factor*min.dif））：对因子没有意义
9：在运算因子（x，（下限-最小微分因子*最小微分因子））：对因子没有意义

---

我已确认此错误是由空值引起的。然而，由于有太多的变量在不同的行中有点，我不能简单地通过过滤去除点。如何去除圆点并对每个变量执行“拆分”命令？

在使用

cut

之前，您可以使用

complete.cases

删除NA或缺少的值。请参见

？完成。案例

例如：

y <- airquality[,  1]
yy<-y[complete.cases(y)]
yyy<-cut(yy,3)

---

y将“数据集”转换为数字。您当前将其作为因素。尝试
as.numeric（as.character（x））
。如果您使用
read.csv
或
read.table
读取数据，您可能需要设置
na.strings=“.”“
，那么您的数据中将有
na
而不是
，这在R中更容易处理。非常感谢。它工作完美！！！！！现在，R在执行spliting命令时没有问题，它还将缺少的值标记为NA。