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2025 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificación: 2025-01-22 17:22
Cuando importa un conjunto de datos de otras aplicaciones estadísticas, valores faltantes podría codificarse con un número, por ejemplo 99. Para dejar R sé que es un valor que falta necesitas recodificarlo. Otra función útil en R para lidiar con los valores perdidos es n / A . omitir () que eliminan las observaciones incompletas.
Así que, ¿cómo lidias con NA en R?
Opciones NA en R
- omitir y na. excluir: devuelve el objeto con las observaciones eliminadas si contienen valores faltantes; Las diferencias entre omitir y excluir NA se pueden ver en algunas funciones residuales y de predicción.
- pase: devuelve el objeto sin cambios.
- falla: devuelve el objeto solo si no contiene valores perdidos.
Del mismo modo, ¿cómo maneja los datos categóricos faltantes en R? Hay varias formas de manejar los valores perdidos de formas categóricas.
- Ignore las observaciones de valores perdidos si se trata de conjuntos de datos grandes y menos registros tienen valores perdidos.
- Ignore la variable, si no es significativa.
- Desarrollar un modelo para predecir los valores perdidos.
- Trate los datos faltantes como una categoría más.
De manera similar, uno puede preguntarse, ¿cómo establece los valores faltantes en R?
En R , valores faltantes están representados por el símbolo N / A (No disponible). Imposible valores (por ejemplo, dividir por cero) están representados por el símbolo NaN (no un número). A diferencia de SAS, R usa el mismo símbolo para caracteres y números datos . Para obtener más práctica sobre cómo trabajar con datos perdidos , prueba este curso sobre limpieza datos en R.
¿Qué significa Na Rm en R?
Cuando se usa una función de marco de datos n / A . rm en r se refiere al parámetro lógico que le dice a la función si debe eliminar o no N / A valores del cálculo. Es literalmente significa NA retirar. No es una función ni una operación. Es simplemente un parámetro utilizado por varias funciones de marco de datos.
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