Im heutigen Post werde ich genauer auf fehlende Werte ("missings", "missing values") eingehen. R hat einen eigenen Wert für fehlende Werte, nämlich NA (für "not available"). Missings können ein heikles Thema sein, aber wenn man damit umzugehen weiß, ist es alles nur noch halb so schlimm! Die Grundlagen Wir fangen mit den Grundlagen an. Wie schon erwähnt, werden fehlende Werte in R mit dem Wert NA dargestellt. NA ist hierbei keine Zeichenkette (d. Spalten / Zeilen erstellen, löschen und sortieren in pandas · Data Science Architect. h., kein character vector), sondern tatsächlich ein R-eigener Wert, der entsprechend farblich markiert wird. Wir können zum Beispiel einen Vektor mit einem Element erstellen, welches "missing" ist: missingValue <- NA. Das Objekt missingValue beinhaltet nun einen Wert, der fehlend ist. Genauso können wir einen Vektor erstellen und ihn mit 100 missings füllen: vecMissings <- rep(NA, 100). Mit der Funktion rep ("replicate") ist das einfach getan. Mit missings kann man auch (mehr oder minder) Dinge berechnen. Zum Beispiel ergibt 1 + missingValue selbst wieder NA.
Das ergibt Sinn, da wir (und R) ja nicht wissen, was missingValue überhaupt für einen Wert enthält. 1 + missingValue könnte also alles sein - wir wissen es aber nicht, und somit erhalten wir ein NA. Auf Missings überprüfen In einer explorativen Analyse eines Datensatzes ist es immer ratsam, eine "missing value analysis" durchzuführen. So können wir zum Beispiel gezielt überprüfen, ob ein Vektor fehlende Werte enthält oder nicht. Entgegen der Intuition können wir dies allerdings nicht mit dem Vergleichsoperator == machen. Denn tun wir dies, erhalten wir wieder selbst ein Missing: missingValue == NA. R-FORUM.DE - Beratung und Hilfe bei Statistik und Programmierung mit R. Stattdessen müssen wir die Funktion benutzen: (missingValue). Im Folgenden werde ich diese Funktion anhand eines simplen Beispiels veranschaulichen. Beispiel Angenommen wir haben eine dieser kleinen Garten-Wetterstationen auf einer Terrasse stehen und speichern jede Nacht um 23:59 Uhr die Maximaltemperatur des vergangenen Tages. Allerdings gibt es ein Problem: die Station ist schon etwas älter und es gibt hin und wieder Übertragungsfehler, sodass kein Wert für den jeweiligen Tag gespeichert wird.
Der erste Schritt erfolgt mit der Funktion group_by, die Teil des Pakets dplyr ist. Als nächstes wird die Ausgabe der vorherigen Operation an die Funktion filter umgeleitet, um doppelte Zeilen zu entfernen. library(dplyr) t1 <- df1%>% group_by(id)%>% filter (! duplicated(id)) t2 <- df1%>% group_by(gender)%>% filter (! duplicated(gender)) t3 <- df1%>% group_by(variant)%>% filter (! duplicated(variant)) tmp3 <- df2%>% group_by(cyl)%>% filter (! duplicated(cyl)) tmp4 <- df2%>% group_by(mpg)%>% filter (! duplicated(mpg)) Verwenden Sie die Funktionen group_by und slice, um doppelte Zeilen pro Spalte in R. zu entfernen Alternativ kann man die Funktion group_by zusammen mit slice verwenden, um doppelte Zeilen nach Spaltenwerten zu entfernen. slice ist ebenfalls Teil des dplyr -Pakets und wählt Zeilen nach Index aus. Interessanterweise wählt slice beim Gruppieren des DataFrames die Zeilen auf dem angegebenen Index in jeder Gruppe aus, wie im folgenden Beispielcode gezeigt. R spalten löschen. library(dplyr) t1 <- df1%>% group_by(id)%>% slice(1) t2 <- df1%>% group_by(gender)%>% slice(1) t3 <- df1%>% group_by(variant)%>% slice(1) tmp5 <- df2%>% group_by(cyl)%>% slice(1) tmp6 <- df2%>% group_by(mpg)%>% slice(1) Verwandter Artikel - R Data Frame Erstellen Sie einen großen DataFrame in R Finden Sie maximale Absolutwerte nach Zeile im DataFrame in R Zwei DataFrame mit unterschiedlicher Zeilenanzahl in R. zusammenführen
R dplyr: Mehrere Spalten löschen Ich habe einen Datenrahmen und eine Liste von Spalten in diesem Datenrahmen, die ich löschen möchte. Verwenden wir den iris Datensatz als Beispiel. Ich würde gerne fallen und nur die verbleibenden Spalten verwenden. Wie mache ich das mit select oder select_ aus dem dplyr Paket? Folgendes habe ich bisher versucht: <- c ( '', '') iris%>% select (-) Fehler in Ungültiges Argument für unären Operator iris%>% select_ ( = -) iris%>% select (! ) Fehler in! Spalte in r löschen. ungültiger Argumenttyp iris%>% select_ ( =! ) Ich habe das Gefühl, dass mir etwas Offensichtliches fehlt, weil dies eine ziemlich nützliche Operation zu sein scheint, die es bereits geben sollte. Auf Github hat jemand ein ähnliches Problem gepostet, und Hadley sagte, er benutze "negative Indexierung". Das habe ich versucht (glaube ich), aber ohne Erfolg. Irgendwelche Vorschläge? Antworten: Überprüfen Sie die Hilfe zu select_vars. Das gibt Ihnen einige zusätzliche Ideen, wie Sie damit arbeiten können.
Sep 2011, 16:17 Zurück zu Programmierung allgemein Wer ist online? Mitglieder in diesem Forum: Bing [Bot], Google [Bot] und 1 Gast
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