NA是R语言中的缺失值指示符（不可用）。
将残差合并到缺少obs na.exclude的数据中不起作用
我有以下命令来估计线性回归的残差，然后将其合并到数据中。数据在感兴趣的变量中有缺失值，但正如我在许多 va 上所做的那样......
如何将栅格中的多个值替换为 NA 并将输出文件保存在输出目录中？
我有多个.tiff图像，例如 20000101 20000113 20000124 . . . 20201224 （格式为 yyyymmdd） 栅格文件可能包含 65533、65534 和 65535 个值作为缺失数据。我想更换...
我的数据框有一个日期列和两列数值，包括一些 NA，如下所示： 去向 # 日期 a b # 1 1990-02-01 不适用 # 2 1990-03-01 不适用 # 3 1990-04-01 NA...
Left_join(x,y) 在特定行中返回 NA，但不在相似数据上返回
我正在对两组数据做类似的工作。首先，我使用 left_join 组合两个表，它完美地执行，如下所示： 然后，在处理类似数据时，我得到了这个结果...
我有一个包含 1000 行的大型面板数据。我想使用 group by (gvkey) 并为 NA 估算值，但有些组具有所有 NA。我想忽略那些群体。 这些代码行给了我什么...
我有多个.tiff图像，例如 20000101 20000113 20000124 . . . 20201224 （格式为 yyyymmdd） 栅格文件可能包含 65533、65534 和 65535 个值作为缺失数据。我想更换...
如何从 ggplot2 的 facet_wrap 中删除 NA？
我正在尝试使用 facet_wrap 在 ggplot2 中制作多边形地图。我的变量“作物”中有两个因子水平（大豆，玉米）但是，我得到了三个地块：大豆，玉米和一个具有 NA val ...
使用 summarize_all AND 格式输出提取第一个和最后一个非 na 值的索引和日期
我有一个包含各种时间序列的 tibble df（列变量，各种日期的行观察值），日期列在名为日期的第一列中。我想提取索引和
我有这个例子 df df = data.frame(id = c('1E','1F','2E','2F','3F','4F'), statut = c('A','A','B','B','A','A') ) 对于每个重复数字的 id，我希望状态
我有一个简单的数据框： > df <- data.frame(i=c(1:20), x=c(1:10, rep(NA, 10))) > df i x 1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 4 4 5 5 5 6 6 6 7 7 7 8 8 8 9 9 9 10 10 10 1...
我的数据框是这样的： dput(头(points_U,20)) 结构（列表（日期= c（“2015-07-28”，“2015-07-29”，“2015-07-30”， “2015-07-31”、“2015-08-01”……
How to replace multiple values across multiple columns of a dataframe with NA
我正在使用一个大型数据框，其中每一行都是一个研究参与者，其中 20 列是他们开出的药物的代码。这是一个例子，但在我的数据中每一行......
波<-c(1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 1, 2) id <-1:10 var1 <-c(6.341464, 13.206567, NA, 5.272296,2.746650, NA, 1.684472,1.874200, 15.861959, 3.938463) var2 <-c(6.341464, 13.206567, NA, 5.2...
在栅格对象中，如果一个单元格中的 NA 太多，如何将平均值设置为 NA？
我正在处理光栅格式的环境数据。我有一个 Raster 对象，其中每一层都对应于特定的观察时间步长。 最终目标是计算我...
@app.get("/get-book/") def get_book（book_id：int）： 对于 BOOKS 中的书： 如果 book.book_id==book_id: 还书 引发 HTTPException(404, f"Book ID {boo...
这是我的数据框： 测试 = 结构 (列表 (Corr_p = c(0.65, 0.64, 0.64, NA, 0.79, 0.77), Case_p = c(24.57, 12.89, 20.92, NA, 11.1, 12.2), Control_p = ...
谁能帮我写一个 R 脚本，将 9 行和几个 NA 融合成 3 个完整的行？ 我的问题类似于：将包含 NA 的数据框中的行组合成完整的行 比方说，我...
我有一个包含超过 14000 个观察值和 43 个变量的数据集。数据是在 11 个国家/地区收集的，对于其中两个问题，参与者被问及同一问题的不同变体......
我用 haven 创建了一个带标签的列。 图书馆（dplyr） 图书馆（避风港） 自由<- tibble(x = labelled(c(1:3, NA), c('a' = 1, 'b' = 2, 'missing' = NA))) # # A tibble: 4 × 1 # x # 我用 haven 创建了一个带标签的列。 library(dplyr) library(haven) df <- tibble(x = labelled(c(1:3, NA), c('a' = 1, 'b' = 2, 'missing' = NA))) # # A tibble: 4 × 1 # x # <int+lbl> # 1 1 [a] # 2 2 [b] # 3 3 # 4 NA 我好像是缺失值标注失败。我希望看到像这样的东西 # # A tibble: 4 × 1 # x # <int+lbl> # 1 1 [a] # 2 2 [b] # 3 3 # 4 NA [missing] 此外，as_factor给 as_factor(df$x) # [1] a b 3 <NA> # Levels: a b 3 missing 但我想要 # [1] a b 3 missing # Levels: a b 3 missing 与haven::tagged_na： x <- labelled(c(1:3, tagged_na("")), c('a' = 1, 'b' = 2, "missing" = tagged_na(""))) <labelled<double>[4]> [1] 1 2 3 NA Labels: value label 1 a 2 b NA missing 按预期与as_factor一起工作： as_factor(x) #[1] a b 3 missing #Levels: a b 3 missing 我们可以使用 fct_explicit_na() 来自 forcats 包： library(dplyr) library(haven) library(forcasts) df1 <- df %>% mutate(x = fct_explicit_na(as_factor(x), na_level = "missing")) levels(df1$x) [1] "a" "b" "3" "missing"