r语言筛选na（r语言筛选大于0的数据）
摘要：
本篇目录：1、R语言中的特殊值及缺失值NA的处理方法2、... 本篇目录：
R语言中的特殊值及缺失值NA的处理方法
1、简单缺失值处理的方法有。：完整数据及分析法、简单均数填补法、回归均数填补法、新类别法和LOCF法。
2、在R语言中，缺省值通常用NA表示。为了检测数据中的缺省值，可以使用is.na()函数。如果数据中存在缺省值，可以选择删除这些缺省值，以避免对模型计算的影响。
3、NA NA表示缺失值，即“Missing value”，是“not available”的缩写 Inf R中的无穷大用Inf表示（即Infinity，无穷大），负无穷表示为-Inf。
4、在R语言中，您可能会使用“igraph”包来创建和处理网络图。如果在添加节点属性信息后，所有的值都变为NA，这可能是由于数据处理或代码逻辑上的问题。下面是一些可能的解决方法：检查数据格式：确保你添加的属性数据格式正确。
R语言缺失数据处理2021.2.2
1、R语言提供了 is.na（） 来进行逻辑测试，如果数据集中含NA值，对应位置返回TRUE，其余位置返回FALSE。
2、简单缺失值处理的方法有。：完整数据及分析法、简单均数填补法、回归均数填补法、新类别法和LOCF法。
3、识别缺失数据 检测导致数据缺失的原因 删除包含缺失值的实例或用合理的数值代替（插补）缺失值。识别缺失数据：R语言中， NA 代表缺失值， NaN 代表不可能值， Inf 和 -Inf 代表正无穷和负无穷。
R语言缺失值处理
1、简单缺失值处理的方法有。：完整数据及分析法、简单均数填补法、回归均数填补法、新类别法和LOCF法。
2、删除包含缺失值的实例或用合理的数值代替（插补）缺失值。识别缺失数据：R语言中， NA 代表缺失值， NaN 代表不可能值， Inf 和 -Inf 代表正无穷和负无穷。
3、在R语言中，null值通常表示缺失值。可以使用is.na()函数来判断数据中是否存在缺失值，并使用subset()函数或na.omit()函数删除缺失值。
4、用NA remove条件语句即可，例如求和公式中添加na.rm=TRUE就可以把缺失值去除，向量个数也对应减少。如果数据集中包含NA，那么所有的计算都会有问题。
5、通常来说，R语言中存在：这四种数据类型在R中都有相应的函数用以判断。NA即Not available，是一个 长度为1的逻辑常数 ，通常代表缺失值。NA可以被强制转换为任意其他数据类型的向量。可以采用is.na()进行判断。
6、可以不使用函数，直接使用“-”进行赋值。也可以倒过来赋值，将变量放在函数后面，还是使用“-”赋值。可以使用assign对变量进行赋值，前面参数是被赋值的变量，后面是需要的对象。
R语言中NA,NAN,Null,Inf的区别
1、NA：缺失数据 NaN：无意义的数，比如sqrt(-2)， 0/0。
2、NA是存在的值，但是不知道是多少； NaN是不存在的； Inf存在，是无无穷大后者无穷小，但是表示不可能的值。
3、NA即Not available，是一个 长度为1的逻辑常数 ，通常代表缺失值。NA可以被强制转换为任意其他数据类型的向量。可以采用is.na()进行判断。另外，NA和“NA”不可以互换。
4、R语言中， NA 代表缺失值， NaN 代表不可能值， Inf 和 -Inf 代表正无穷和负无穷。在这里，推荐使用 is.na ， is.nan ， is.finite ， is.infinite 4个函数去处理。
5、定义一个变量m，并使用函数c（）进行对变量m赋值，使用的是“-”，如下图所示。可以不使用函数，直接使用“-”进行赋值。也可以倒过来赋值，将变量放在函数后面，还是使用“-”赋值。
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