R ofrece diversas formas de manipular valores perdidos o faltantes.
Una de las formas más comunes de lidiar con estos valores es simplemente eliminarlos de la tabla.
Aunque esto es fácil de hacer, a veces es útil mantener los valores perdidos en la tabla y simplemente marcarlos de alguna forma.
En este tutorial, aprenderás cómo eliminar o mostrar valores perdidos en una tabla en R.
Los valores NA son valores que faltan en un conjunto de datos y se representan como NA.
Para eliminar valores NA de una tabla en R, se puede usar la función na.omit(). Esta función eliminará todas las filas o columnas de una tabla que contengan un valor NA.
También se puede usar la función na.exclude() para eliminar valores NA de una tabla. Esta función eliminará todas las filas de una tabla que contengan un valor NA.
Para mostrar valores NA en una tabla en R, se puede usar la función na.show(). Esta función mostrará todos los valores NA en una tabla.
Cómo eliminar los valores NA en una tabla usando R
Cómo eliminar los valores NA en una tabla usando R
R ofrece muchas maneras de eliminar valores NA de una tabla. Aquí hay algunos ejemplos:
Eliminar todas las filas que contienen valores NA
tabla <- tabla[complete.cases(tabla), ]
Eliminar todas las columnas que contienen valores NA
tabla <- tabla[, colSums(is.na(tabla)) == 0]
Reemplazar todos los valores NA con 0
tabla[is.na(tabla)] <- 0
Reemplazar todos los valores NA con el valor de la fila anterior
tabla <- na.locf(tabla)
¿Cómo visualizar los valores perdidos en R?
¿Cómo visualizar los valores perdidos en R?
Los valores perdidos en R se representan como NA. Para visualizar los valores perdidos, puede usar la función na.omit () o na.fail ().
na.omit () elimina todos los registros que contienen uno o más valores perdidos.
na.fail () elimina todos los registros que contienen uno o más valores perdidos.
¿Cómo lidiar con valores faltantes en R?
¿Cómo lidiar con valores faltantes en R?
R ofrece una variedad de funciones y técnicas útiles para lidiar con los valores faltantes. En primer lugar, es importante identificar los valores faltantes en los datos. Esto se puede hacer de varias maneras, como usar la función is.na () o la función colSums (). Una vez que se haya identificado los valores faltantes, se pueden eliminar o imputar.
Eliminación de valores faltantes:
Una forma de eliminar los valores faltantes es mediante el uso de la función na.omit (). Esta función eliminará todas las filas o columnas que contengan valores faltantes. Otra forma de eliminar los valores faltantes es mediante el uso de la función complete.cases (). Esta función eliminará todas las filas que contengan al menos un valor faltante.
Imputación de valores faltantes:
Una forma de imputar valores faltantes es mediante el uso de la función na.locf (). Esta función imputará el último valor no faltante en la fila o columna. Otra forma de imputar valores faltantes es mediante el uso de la función na.approx (). Esta función imputará valores utilizando el método de interpolación lineal.
Para finalizar, se puede decir que es posible eliminar o mostrar valores NA en una tabla en R a través de diversos métodos. En general, se recomienda eliminar los valores NA ya que estos pueden afectar el resultado de las operaciones realizadas en la tabla. No obstante, en algunos casos es posible que sea necesario conservar los valores NA en la tabla. En estos casos, se recomienda mostrar los valores NA en la tabla mediante el uso de la función is.na().
1. Para eliminar valores NA de una tabla en R, puede usar la función na.omit(). Esta función eliminará todas las filas que contengan al menos un valor NA.
2. También puede optar por mostrar solo los valores no NA de una tabla en R utilizando la función na.exclude(). Esta función mostrará todas las filas que no contengan valores NA.
Alejandro Lugón es un economista y escritor especializado en Python y R, conocido por ser el creador del blog Estadisticool. Nacido en México, Lugón se graduó de la Universidad Autónoma de México con una Licenciatura en Economía. Desde entonces ha trabajado como economista en varias empresas. Lugón también ha escrito varios libros sobre temas relacionados con la economía, el análisis de datos y la programación. Su blog Estadisticool se ha convertido en un lugar de referencia para los programadores de Python y R. Alejandro Lugón es una inspiración para aquellos que buscan aprender programación y análisis de datos. Su trabajo ha ayudado a muchas personas a entender mejor el uso de la tecnología para hacer sus trabajos.
