在R数据帧中用NA随机替换每组值的百分比
是一种数据处理操作，用于在数据分析和统计建模中处理缺失值。缺失值是指数据集中某些变量或观测值缺失的情况。
在R中，可以使用以下步骤来实现在R数据帧中用NA随机替换每组值的百分比：
- 确定要处理的数据帧和要替换的百分比。假设数据帧名为df，替换的百分比为p。
- 首先，需要确定每个组的大小。可以使用dplyr包中的group_by和summarize函数来计算每个组的大小。例如，假设数据帧中有一个名为group的列，表示每个观测所属的组，可以使用以下代码计算每个组的大小：
library(dplyr)
group_sizes <- df %>% group_by(group) %>% summarize(size = n())- 接下来，需要计算每个组需要替换的观测数量。可以使用group_sizes中的size列和替换的百分比p来计算。例如，假设要替换的观测数量为replace_count，可以使用以下代码计算：
replace_count <- round(group_sizes$size * p / 100)- 然后，对于每个组，随机选择replace_count个观测，并将其值替换为NA。可以使用dplyr包中的mutate和sample函数来实现。例如，假设要替换的列名为value，可以使用以下代码实现：
df <- df %>% group_by(group) %>% mutate(value = ifelse(row_number() %in% sample(row_number(), replace_count), NA, value))这样，就可以在R数据帧中用NA随机替换每组值的百分比。
这种操作在数据分析和统计建模中常用于处理缺失值，以避免对缺失值进行删除或简单替换而引入偏差。通过随机替换一定比例的观测值为NA，可以更好地保持数据的分布特征和统计性质。
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1回答
我试图在R中的特定列中用随机小数替换NAs，但是R生成具有相同尾随分数的随机小数，并且只是在十进制之前更改部分。以下是我尝试过的方法：
df_LT$ATC[is.na(df_LT$ATC)] <- sample(seq(10.2354897,23.78954214), size=sum(is.na(df_LT$ATC)), replace=T)
dplyr
df_LT <- df_LT %>%mutate_at(vars(df_LT$ATC), ~replace_na(., sample(10.2354897:23.78954214, size=sum(is.na(ATC
浏览 0提问于2019-10-30得票数 0
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我有一个数据帧，看起来像这样：
<code>B0</code>
我想要得到这样的结果，即每组一行，每组的所有ID_1_Subgroup中的As的百分比列，以及每组的ValueSubgroup总和)：
<code>B1</code>
有人能帮帮忙吗？我还看到过其他类似的问题(比如：<code>C2</code>)，但R不是这样的。
浏览 4提问于2020-08-06得票数 0
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因此，正如标题所说，R是在数据帧中随机添加一行"NA“条目。这只发生在我索引它的时候。所以像这样的一行：
data[data$subject_code==1,]
将生成我想要的所有数据，但最后有72行，它们看起来都是这样的：
NA.8 NA NA NA
为什么会发生这种情况？它不会使任何sense...there不是在整个数据帧中具有值"NA“的单个条目。
浏览 0提问于2014-03-04得票数 0
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我有一个非常长的数据帧(~1100万x 130)，其中稀疏填充百分比(0.00 - 100.00，浮点数)。
缺少的条目标记为"NA"，如下所示：
cat1 NA NA 99.90 NA NA 10.90 NA
cat2 NA 1.00 NA 19.12 NA NA NA
cat3 NA NA NA NA NA NA 45.00
我想逐行查看这个数据帧，并总结"NA“的出现情况。
通常，通过执行apply(data.frame, 1, fun
浏览 0提问于2019-11-18得票数 1
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考虑以下数据帧，然后用随机值替换所有数据帧(不是相同的)。
a<- c(rep(1,5),rep(NA,6))
b<- c(rep(NA,5),rep(1,6))
dat<- cbind(a,b)
dat
a b
[1,] 1 NA
[2,] 1 NA
[3,] 1 NA
[4,] 1 NA
[5,] 1 NA
[6,] NA 1
[7,] NA 1
[8,] NA 1
[9,] NA 1
[10,] NA 1
[11,] NA 1
初步解决办法：
dat[dat==1 & !is.na(dat)]
浏览 0提问于2018-12-02得票数 1
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下面的两个R函数来自"Flexible Imputation of Missing Data“一书(第59和63页)。第一个生成完全随机丢失(MCAR)数据，第二个生成随机丢失(MAR)数据。这两个函数都提供了大约50%的缺失值。
在MCAR函数中，我们可以通过改变p值来生成不同百分比的缺失数据。但是在MAR函数中，我不明白，我们应该改变哪个参数来产生不同百分比的丢失数据，比如10%或30%？
MCAR
makemissing <- function(data, p=0.5){
rx <- rbinom(nrow(data), 1, p)
data[rx==0,
浏览 21提问于2017-02-12得票数 1
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假设我有个df，
df = data.frame(matrix(rnorm(20), nrow=10))
df$group <- rep(NA,nrow(df)) # add one col
我想将1号和2号随机分配给每一行的df$group列。
数字1的百分比为60%，2的百分比为40%。
但是数据帧的顺序不会被组列所改变。
X1 X2 group
1 0.74285307 1.7198207 1
2 -0.68202611 0.2978920 2
3 -0.48945803 0.3789607 1
4 -
浏览 6提问于2017-02-28得票数 0
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希望在"ROE“列中用"NaN”替换其中百分比大于100的值。正在读取csv文件。以下是代码，不确定如何在'missing‘数据帧中赋值，请帮助
**数据集中的ROE列包含"25.00%“、"130.00%”、"50.00%“等值。因此，在比较时，首先需要通过删除最后一个字符来转换浮点数中的值。
missing = pd.read_csv(local_path + "/Week4/Datasets_Week4/roemissing.csv")
print(missing)
for x in missing["ROE
浏览 5提问于2018-02-18得票数 2
2回答
所以我在R中有一个数据帧，它包含整数，NA's，以及单元格中的随机字符串分类。每个单元格只有一种数据类型。我想知道的是如何将所有包含字符串的单元格更改为NA。你知道我该怎么做吗？
浏览 0提问于2010-08-12得票数 2
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我有一个数据帧，如下所示： test
# Name1 Name2 Match
#1 A C 1
#2 E NA 0
#3 D G 1
#4 R NA 0 如果两个name列都有非NA元素，则match列显示1，如果没有非NA元素，则显示0。我想创建一种读取数据帧的方法，以便如果测试$match == 0，则Name 1中的行元素将被复制到Name 2，如下所示： test
# Name1 Name2 Match
#1 A C 1
#2 E E
浏览 23提问于2021-06-26得票数 0
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我有一个具有不同大小的不同组(ID)的数据帧。在每个组中，我想随机地将"value“列中特定百分比的值(假设为30%)替换为NA。以下是我的数据的简化版本： ID<-rep(c("X1","X2"),times=c(3,6))
value<-c(1,2,3,1,2,3,4,5,6)
df1 <- data.frame(ID,value)
df1
ID value
X1 1
X1 2
X1 3
X2 1
X2 2
X2 3
X2 4
X2 5
X2 6 这是我想要的
浏览 35提问于2020-09-24得票数 1
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该问题与数据帧有关，该数据帧由缺失值、日期和在日和/或月之前具有负号的一些不可信的日期组成。我使用下面的代码将excel文件中的数据读取到R中 df <- data.frame(read_excel("dat.xlsx", col_types = c("numeric", "guess"))) 这会将日期更改为数字值。当然，如果我想获得日期，我可以将上面代码中的“猜测”替换为“日期”。但是，我希望获得不可信的日期，并将所有其他条目替换为NA。数据帧的一个示例是 df<-data.frame("id"=c(1,2,3
浏览 19提问于2019-10-10得票数 1
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2回答
我将下面的数据帧命名为“列车”。列bflag和zfactor是factor，其他2列是数字。我想在同一数据框中用mode替换factor列的缺失值，用mean替换数值变量的缺失值。我如何在R中做到这一点？
ID bflag vcount zfactor vnumber
1 0 12 1 12
2 1 NA 0 8
3 0 3 0 9
4 1 13 0 NA
5 1 2 1 2
浏览 0提问于2018-04-29得票数 1
我在r中有以下数据帧
Service Container_Pick_Day
ABC 0
ABC 1
ABC 1
ABC 2
ABC NA
ABC 0
ABC 1
DEF NA
DEF 0
DEF 1
DEF 1
浏览 0提问于2017-07-27得票数 7
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我正在为R中的多个回答问题而苦苦挣扎，我希望能找到一种简单的方法来解决这个问题。下面是一个示例多响应数据帧。我正在尝试做一些事情，首先，创建百分比-%的猫，%的狗，等等。百分比将是总体反应。我通常用来计算百分比的-
group_by(_)%>%summarise(count=n())%>%mutate(percent=count/sum(count))
在这种情况下似乎并不管用。也许我必须使用summarise_each或者更专业的函数？我仍然是r的新手，对Dplyr和Tidyr也是新手。我也试过使用Tidyr的"unite“函数，它是有效的，但它包含了NA的函数，我必须
浏览 0提问于2016-03-18得票数 0
我怎样才能像在中那样，随机地在熊猫数据中丢失一些值，但是确保没有完全设置任何行的缺失值呢？
编辑:很抱歉，没有再次明确地说明这一点(虽然这是我提到的问题)：我需要能够指定细胞的百分比(例如10% )应该是NaN (或者更确切地说，与现有数据帧的大小所能达到的接近10% )相反，例如，以10%的边际概率独立地清除单元格。
浏览 3提问于2017-02-07得票数 6
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7回答
我创建了一个具有随机值的数据帧。
n <- 50
df <- data.frame(id = seq (1:n),
age = sample(c(20:90), n, rep = TRUE),
sex = sample(c("m", "f"), n, rep = TRUE, prob = c(0.55, 0.45))
)
并希望引入一些NA值来模拟真实世界的数据。我正在尝试使用apply，但到不了那里。线
apply(subset(df,select=-id), 2, function(x) {x[sample(c(1:n),floor(n/10)
浏览 6提问于2014-01-01得票数 11
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我有一个完整的4年月度降雨量数据框架。我想故意将数据帧中5%、10%、20%、30%和40%的值替换为NAs，以模拟随机丢失的数据。如何在R或excel中完成？
浏览 21提问于2019-07-09得票数 0
2回答
当我试图从数据帧中随机选择每组中的10个样本时，我试图找出样本函数是如何工作的。
我有一个5列7000行的数据框架。我将数据集分成大约200个组。然后，我想从每组随机抽取10个样本。有些组的样本少于10个。所以当我尝试对它们进行采样时，我设置了replace=T，但是当我检查输出时，我发现组中超过10个样本的组有重复样本。
我不知道怎么解决这个问题？
mydata2<- split(mydf,mydf$Group)
names(mydata2)<-paste0("mydata2",1:length(levels(mydf$Group)))
mysamp
浏览 0提问于2019-03-25得票数 1
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我在R中有以下数据帧
DF_1<-data.frame("SL:NO"= c(1:3))
DF_1$A<-NA
DF_1$B<-NA
SL.NO A B
1 NA NA
2 NA NA
3 NA NA
如何填充空的列，以便用A、B填充列A和B。结果应该是
Sl.NO A B
1 A B
2 A B
3 A B
我使用了一个嵌套的for循环，如下所示。
for( i in namelist){
for(j in 1:nro
浏览 0提问于2019-08-22得票数 0
3回答
我使用以下代码用中值更新R中的dataframe中的列。这可以很好地工作，但我希望能够从程序的其他部分调用它作为函数，传递其他数据帧和列。 medianVal <- median(df$column, na.rm = T)
df$column[is.na(df$column)] <- medianVal 我尝试使用的代码的逻辑是传递DataFrame和列，获取中间值，更新并返回数据帧 updateWithMedian <- function(DataFrame, Column)
{
medianValue <- median(Column, na.rm = T)
浏览 12提问于2020-04-16得票数 1
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2回答
我在表单中有一个很大的数据文件：
Input_SNP Set_1 Set_2 Set_3 Set_4 Set_5 Set_6
1.09 0.162 NA 2.312 1.876 0.12 0.812
0.687 NA 0.987 1.32 1.11 1.04 NA
NA 1.890 0.923 1.43 0.900 2.02 2.7
2.801 0.642
浏览 2提问于2015-08-01得票数 1
使用R，我希望:取两个时间序列：
a<-c(NA,1,2,3,NA,5)
b<-c(0,NA,6,7,NA,NA)
我想以
aa<-c(2,3), bb<-(6,7)
或交替
aa<-c(NA,NA,2,3,NA,NA)
这一问题的成因在于R中ccf/acf函数的“特征”，在检验相互数据点是否存在之前，计算了一个序列的均值。默认情况下NA值失败，但如果na.action=na.pass，，则可能导致关联系数大于1。
虽然我的实际数据是时间序列，但我目前对时间滞后的ACF不感兴趣，我只对不同数据集之间的空间交叉相关性感兴趣，因此这种方法所固有的绝对时间数据的丢失并
浏览 8提问于2014-01-07得票数 1
我使用下面的代码替换R数据帧中多列(但不是所有列)中的N/A，但是我为每一列编写了一行代码。我想知道是否有一种更干净、更整洁的方式来做这件事。请参阅下面的代码 csvDF$Carechildinneed[is.na(csvDF$Carechildprotectionplan)] <- ""
csvDF$Carechildprotectionplan[is.na(csvDF$Carechildprotectionplan)] <- ""
csvDF$Careeligiblechild[is.na(csvDF$Careeligiblechild)] &
浏览 25提问于2021-08-13得票数 0
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2回答
我想从dplyr包中使用summarise中的filter或类似的函数。因此，我得到了一个数据帧(例如mtcars)，其中我需要按因子(例如cyl)进行分组，然后为每个cyl类型的-> wt.pc计算一些统计数据和总wt.pc的百分比。
问题是，我如何在summarise函数中对wt列进行子集/过滤，以获得百分比，但不包括最后的10行？
我已经尝试过此代码，但它返回NA:(
mtcars %>%
group_by(cyl) %>%
summarise(wt = round(sum(wt)),
wt.pc = sum(wt) * 100 / su
浏览 3提问于2018-08-07得票数 2
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2回答
用函数更改数据帧值
、、、
我的问题是，我想使用一个函数将全局数据帧中的随机值更改为NA。
df是一个有230行和2列的数据格式。
摘要代码：
emptychange<- function(x){
placenumber <- round(runif(1,min= min(1),max=max(nrow(x))))
x[placenumber,2] <<- NA
}
emptychange(df)
错误是：“xplacenumber中的错误，2<- NA :对象'x‘没有找到”。
我认为错误在于，r搜索全局变量'x‘，而不使用函数x-值(在本例中是df)。我怎么才能
浏览 1提问于2015-12-10得票数 0
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3回答
我猜这个问题已经在这里被问到了，但我很难找到这个确切的问题。我有一个数据框，如下所示：
A 1 X 9 P
A 2 NA NA NA
A 3 NA NA NA
B 1 NA NA NA
B 2 Y 8 Q
B 3 NA NA NA
C 1 NA NA NA
C 2 NA NA NA
C 3 Z 7 R
换句话说，有些组(A、B、C)的列中有许多缺失值。我希望使用这些组中的现有值来填充这些缺失值。每组中始终至少有一行包含需要填充的值。所需的输出将如下所示：
A 1 X 9 P
A 2 X 9 P
A 3 X 9 P
B 1 Y 8 Q
B 2 Y 8 Q
B 3
浏览 20提问于2021-07-07得票数 0
我想用4个变量对数据帧进行分组，用计数汇总它，然后计算每行占总计数的百分比，比较第一个变量每组中的总计数。作为最后一步，我计算了一个累积百分比，并根据某些阈值将行分配到一个类别。 首先给出一个简单的例子： library(nycflights13)
library(dplyr)
test <- flights %>%
left_join(airlines, by = c('carrier'), na_matches = "never") %>%
group_by(origin, name) %>%
summarise(co
浏览 28提问于2020-07-23得票数 0
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首先，我有两个数据帧，我使用公共列删除列的后缀来组合具有相同列但不同后缀的数据帧。现在，我必须计算R中数据帧中具有相同列名的每两列之间的差异
我尝试获取唯一的列列名，并将其减去列名，但公共Id列转换为NA。
ffsub[[k]][[i-1]] <- sapply(unique(names(temp)),
function(x) apply(temp[grep(x, names(temp))], 1, function(y) { y[1] - y[2] }))
也尝试过；
ffsub[[k]][[i-1]] <- sappl
浏览 2提问于2019-05-02得票数 0
据我所知，数据帧中缺失的数据(NA)可以被基于行或列的平均值所替代。但是，我在R中试图做的(但不确定是否可能)是根据缺失值所在的单元格所在的行和列来计算缺失单元格的平均值。我在想你有没有什么建议。
下面是NA的示例数据：
nr <- 50
mm <- t(matrix(sample(0:4, nr * 15, replace = TRUE), nr))
mm[,c(4,7,12,13)]<-NA
mm[c(3,5,8,9,10,13),]<-NA
浏览 6提问于2015-11-03得票数 0
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我有一个数据帧，看起来像这样：
IDD <- c("999674642", "999269097", "998496846", "998496846", "998067840", "998067840")
Valve <- c("1", "1", "0", "1", "0", "1")
Seconds <- c("NA", "NA", "12&#
浏览 35提问于2020-07-31得票数 0
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2回答
我有一个数据框架，其中包括每门课程的学生成绩。然而，这些等级是A-F格式，需要转换为数字等级(10-1)。为此，我生成了表示这些A-F值的随机数。 A <- rnorm(nrow(Student_Data), 9.45, 0.2)
B <- rnorm(nrow(Student_Data), 7.95, 0.2)
C <- rnorm(nrow(Student_Data), 6.25, 0.2)
D <- rnorm(nrow(Student_Data), 4.75, 0.2)
F <- rnorm(nrow(Student_Data), 2, 0.2) 我还创
浏览 18提问于2019-06-15得票数 0
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我在R中使用Amelia包来处理缺少的值。当我试图用估算的数据训练随机森林时，我得到了下面的错误。我不确定如何将amelia类转换为数据帧，它将是R中randomForest函数的正确输入。
train_data<-read.csv("train.csv")
sum(is.na(train_data))
impute<- amelia(x=train_data,m=5,idvars=c("X13"), interacs=FALSE)
impute<= as.data.frame(impute)
for(i in 1:impute$m) {
浏览 0提问于2014-09-27得票数 1
我有一个数据帧组合，包括两个变量DT和OD。
我在DT和OD中都有一些缺失值NA，但不需要相同的记录。
然后，如果OD not丢失，我尝试用OD替换DT中的缺失值，但检索到警告"number of items to replace is not a multiple of replace length“。我可以看出这意味着长度不匹配，但我不明白为什么同一数据帧中的两列可以有不同的长度。更严重的是，输出不是完全正确的(见下文)
combi$DT[is.na(combi$DT) & ! is.na(combi$OD) ] <- combi$OD
输出
id DT
浏览 2提问于2016-08-03得票数 34
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5回答
在将一个数据帧与另一个数据帧合并之后，im为偶尔的行留下了随机的NA。我想将这些NA设置为0，这样我就可以使用它们执行计算。
我正在尝试这样做：
bothbeams.data = within(bothbeams.data, {
bothbeams.data$x.x = ifelse(is.na(bothbeams.data$x.x) == TRUE, 0, bothbeams.data$x.x)
bothbeams.data$x.y = ifelse(is.na(bothbeams.data$x.y) == TRUE, 0, bothbeams.data$x.
浏览 0提问于2012-04-13得票数 31
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4回答
我有许多大约10列、大约200000行的大型数据集。并非所有列都包含每行的值，尽管至少有一列必须包含要显示的行的值，但我想为一行中允许多少个NA设置一个阈值。
我的Dataframe看起来像这样：
ID q r s t u v w x y z
A 1 5 NA 3 8 9 NA 8 6 4
B 5 NA 4 6 1 9 7 4 9 3
C NA 9 4 NA 4 8 4 NA 5 NA
D 2 2 6 8 4 NA 3 7 1 32
我希望能够删除包含2个以上单元格的行，这些单元格包含要获取的NA
浏览 0提问于2013-08-08得票数 9
6回答
我有一个不同类型的列的数据框架。我想用相应类的NA替换每一列。
例如：
df = data_frame(x = c(1,2,3), y = c("a", "b", "c"))
df[, 1:2] <- NA
生成具有两个逻辑列的数据帧，而不是数字和字符。我知道我能告诉R：
df[,1] = as.numeric(NA)
df[,2] = as.character(NA)
但是，对于所有可能类型NA的列，我如何在循环中共同完成这一任务呢？
浏览 1提问于2018-12-11得票数 19
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1回答
我试图将多列变量中的NAs替换为从每个学生id的子集行数据中随机生成的值：
因此，对于学生3，收缩期需要两个NAs替换。我使用学生3子集中的每个变量的最小和最大值来生成随机值。
library(dplyr)
library(tidyr)
library(tibble)
library(tidyverse)
dplyr::filter(exercise, student_id == "3") %>% replace_na(list(systolic= round(sample(runif(1000, 125,130),2),0),
diastolic =round(sam
浏览 4提问于2018-02-06得票数 0
1回答
我有一个数据框架，例如：
letter class value
A 0 55
B 1 23
C 1 12
D 1 9
E 2 68
F 2 78
G 2 187
我希望对每个类中的行进行随机采样，以便将一个letter关联到一个新的随机value (但来自同一个类)。
期望的示例输出：
letter class value
A 0 55
B 1 12
C 1
浏览 0提问于2019-01-18得票数 5
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下面是我想要在不改变当前值(0；0；8,5；3)的情况下将其列"V2“从因子格式转换为数值的数据帧df1。
df1=
V1 V2 V3 X2 X3
4470 2010-03-28 0 A 21.53675 0
4471 2010-03-29 0 A 19.21611 0
4472 2010-03-30 8,5 A 21.54541 0
4473 2010-03-31 3 A NA NA
由于"V2“列是因子格式，我首先将其转换为字符格式：df1[,2]=as.character(df1[,2])
然后
浏览 0提问于2013-05-02得票数 4
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R(版本3.3.3)在基于字符列的条件下将数据帧插入时给了我一些意想不到的行为。下面是一个示例：
foo <- data.frame(bar = c('a',NA,'b','a'),
baz = 1:4,
stringsAsFactors = FALSE)
foo看起来是这样的：
bar baz
1 a 1
2 <NA> 2
3 b 3
4 a 4
我想得到这个数据框架的所有行，其中有bar != "a"
浏览 0提问于2018-01-23得票数 2
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3回答
我有一个类似于下面的数据帧：
name x y
Sam 1 NA
John 1 NA
Lilly 0 1
Lilly 1 1
John NA 0
Sam 1 NA
从这个数据帧中，我希望创建两个名为percentage_0和percentage_1的新列
对于每个名称，我计算1的百分比和0的百分比。例如。礼来公司总共有4个值0，1，1，1，返回值应该是percentage_0: 0.25和percentage 1: 0.75.
最终的返回应该如下所示
name percentage_0 percentage 1
浏览 0提问于2021-04-20得票数 3
目标:我正在尝试将值添加到一个数据帧中，使用一个for循环，并将计数器作为该数据帧的索引(按行)。
问题:当计数器==为2时，行索引被写为NA。然后，如预期的那样添加3个等等。1也工作得很好。
奇怪之处:这不是本地的，并且可以在在线R沙箱中重现。
我可以使用"2“来访问dataframe索引，即使该行被标记为"NA”。
当计数器==为2时，我可以将这个值( 2 )加到行中。
示例：
samplez <- c("a","b","c","d")
print(samplez)
sampleStatsDF <
浏览 0提问于2018-11-15得票数 0
1回答
我有一个有11列的CSV文件(但前8列我暂时忽略了)，后3列(9 - 11)很重要。我缺少第9列的一些数据，这些单元格显示为NA。但是为了填充这些单元格，我可以用列11乘以列10。 我想创建一个数据框，其中第9列的所有内容都已填充，并将其另存为新的CSV文件。我首先尝试对列进行倍增。然后我尝试将新的第9列与我的数据框中的第9列合并，但R只是将这2列连接在一起。 我希望已经计算的NA数据替换原始数据帧中的数据(所以我最终得到一个完整的列9)。另外，我只想用NA单元格乘以列，这样就不会替换原始数据。如何做到这一点？ col_9 <- matrix(dat[,10] * dat[,11],
浏览 27提问于2019-08-26得票数 0
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我有这样的数据：
Group YearMonth PageViews Users
A 202001 100 10
A 202002 120 9
B 202002 150 12
A 202003 90 10
B 202003 120 15
C 202001 130 10
我想找出每个月与前一个月的使用中位数的百分比差异，例如在每组中，
表示第一行(例如，A组有20
浏览 2提问于2021-07-12得票数 0
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我有两个数据帧，其中一个具有表示时间序列的数值行子集，另一个是与初始数据帧中的时间点相关的1和0的数据帧。 基于布尔数据帧，我想在布尔数据帧中第一次出现0的时间点将初始数据帧中的值替换为NA。 示例如下： df1
ID category t1 t2 t3
1 A 5 5.2 7
2 A 7 7.5 8
3 B 9 10.3 11
4 B 3 4.1 4.7
5 C 2 3 4.5
df2
t1 t2 t3
0 1
浏览 10提问于2020-09-21得票数 1
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关于如何在中用NA替换R中的无限值，有一些很好的例子。
例如,
DT <- data.table(dat)
invisible(lapply(names(DT),function(.name) set(DT,
which(is.infinite(DT[[.name]])), j = .name,value =NA)))
然而，这并不区分正(Inf)和负无穷大(-Inf)。
我需要做这个区分，因为我不想仅仅用NA替换值并将它们抛出或计算出来，而是尝试使用正无穷大的最大非无限值和负无穷远的最小非无穷值(诸如此类)。
这个是可能的吗？
示例输入数据
a <- c(
浏览 5提问于2016-04-20得票数 6
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我是统计界的新手，所以一些简单的建议将会被认可。
我在R中有一个数据帧
甘尼山
Year General OBC SC ST VI VacancySC VacancyGen VacancyOBC Banks Participated VacancyST VacancyHI
1 2016 52.5 52.5 41.75 31.50 37.5 1338 4500 2319 20 665 154
2 2015 76.0 76.0 50.00 4
浏览 2提问于2016-12-18得票数 0
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我有一个非常简单的数据帧，其中ID是一个数字序列，有多个组，其中开始/结束用start/stop表示： ID = c(1:20)
group = c(NA,1,NA,NA,NA,1,NA,NA,NA,2,NA,NA,NA,NA,NA,2,NA,NA,NA,NA) %>% as.factor()
type = c(NA,"start",NA,NA,NA,"stop",NA,NA,NA,"start",NA,NA,NA,NA,NA,"stop",NA,NA,NA,NA) %>% as.factor()
df = dat
浏览 12提问于2019-04-06得票数 1
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我在R中查看了一些数据。其中一个标题为"Height“的特定列包含几行NA。
我正在寻找我的数据帧的子集，以便从我的分析中排除高于某个值的所有高度。
df2 <- subset ( df1 , Height < 40 )
但是，每当我这样做时，R都会自动删除包含高度NA值的所有行。我不想这样。我曾尝试包含na.rm的参数
f1 <- function ( x , na.rm = FALSE ) {
df2 <- subset ( x , Height < 40 )
}
f1 ( df1 , na.rm = FALSE )
但这似乎没有任何作用；带NA的行仍
浏览 0提问于2016-11-06得票数 5
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