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法学如何在R中检查数据框是否存在缺失值？
要检查R中的数据框是否存在缺失值，我们可以使用任何函数与is.na函数一起使用。例如，如果我们有一个名为df的数据框，我们可以使用以下命令来检查df是否包含任何缺失值。
any(is.na(df))
示例1
以下代码片段创建了一个示例数据框：
x1<-rpois(20,5) x2<-sample(c(NA,2,6),20,replace=TRUE) df1<-data.frame(x1,x2) df1
创建了以下数据框：
x1 x2 1 4 6 2 8 6 3 5 6 4 5 2 5 6 NA 6 5 6 7 3 NA 8 4 2 9 9 NA 10 2 6 11 6 NA 12 6 NA 13 6 6 14 6 NA 15 3 6 16 5 6 17 5 NA 18 4 2 19 2 6 20 3 NA
要检查上面创建的数据框df1是否包含任何NA值，请将以下代码添加到上面的代码片段中：
x1<-rpois(20,5) x2<-sample(c(NA,2,6),20,replace=TRUE) df1<-data.frame(x1,x2) any(is.na(df1))
输出
如果您将上面给出的所有代码片段作为一个程序执行，它将生成以下输出：
[1] TRUE
示例2
以下代码片段创建了一个示例数据框：
y1<-sample(c(NA,rnorm(5)),20,replace=TRUE) y2<-rnorm(20) df2<-data.frame(y1,y2) df2
创建了以下数据框：
y1 y2 1 -1.4175108 1.8349444 2 -2.7647068 -0.6014623 3 NA -0.8020289 4 -1.0745120 -0.8106467 5 -2.7647068 0.6680208 6 -2.7647068 -0.5579063 7 NA 1.7695050 8 -1.0745120 -0.1914589 9 0.4555854 0.5047105 10 -1.4175108 -0.6461347 11 -1.0745120 0.7005221 12 -1.0745120 1.9436422 13 0.4555854 -0.4179736 14 0.4555854 -0.2962887 15 0.5136818 1.5961105 16 -1.4175108 0.6244578 17 -1.0745120 -0.4413115 18 0.5136818 -1.4493746 19 0.5136818 -0.1654110 20 -2.7647068 0.7870973
要检查上面创建的数据框df2是否包含任何NA值，请将以下代码添加到上面的代码片段中：
y1<-sample(c(NA,rnorm(5)),20,replace=TRUE) y2<-rnorm(20) df2<-data.frame(y1,y2) any(is.na(df2))
输出
如果您将上面给出的所有代码片段作为一个程序执行，它将生成以下输出：
[1] TRUE
示例3
以下代码片段创建了一个示例数据框：
z1<-runif(20,1,5) z2<-runif(20,1,5) df3<-data.frame(z1,z2) df3
创建了以下数据框：
z1 z2 1 4.199921 3.974369 2 1.362028 2.467372 3 3.970619 4.989726 4 1.969228 4.985778 5 4.238796 1.545944 6 3.406546 3.301960 7 2.345338 1.012634 8 2.181524 4.013063 9 2.187973 3.121378 10 2.136693 3.059296 11 3.430986 1.243260 12 1.427495 1.387059 13 4.714494 3.976311 14 3.235821 3.264096 15 4.604128 4.383884 16 1.398644 3.596508 17 3.139503 1.853239 18 1.764061 3.128764 19 3.234675 3.491583 20 4.461674 3.580696
要检查上面创建的数据框df3是否包含任何NA值，请将以下代码添加到上面的代码片段中：
z1<-runif(20,1,5) z2<-runif(20,1,5) df3<-data.frame(z1,z2) any(is.na(df3))
输出
如果您将上面给出的所有代码片段作为一个程序执行，它将生成以下输出：
[1] FALSE
更新于：2021年10月27日
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