> a <- 2:12 > b <- seq(2,23,2) > c <- c(1:11)^3 > d <- c(5:8, 30:36) > df <- data.frame(a,b,c,d) > df$a[df$a==8] <- NA  > df$b[df$b==8] <- NA  > df$c[df$c==8] <- NA  > df$d[df$d==8] <- NA  > df$d[df$d==32] <- NA > df     a  b    c  d 1   2  2    1  5 2   3  4   NA  6 3   4  6   27  7 4   5 NA   64 NA 5   6 10  125 30 6   7 12  216 31 7  NA 14  343 NA 8   9 16  512 33 9  10 18  729 34 10 11 20 1000 35 11 12 22 1331 36 // 只根据第四列，也就是d 的 NA，移除相应的行 > bad.d <- is.na(df$d) > bad.d  [1] FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE > df[!bad.d,]     a  b    c  d 1   2  2    1  5 2   3  4   NA  6 3   4  6   27  7 5   6 10  125 30 6   7 12  216 31 8   9 16  512 33 9  10 18  729 34 10 11 20 1000 35 11 12 22 1331 36 // 根据第二列和第三列的NA 移除相应的行 > df[complete.cases(df[,2:3]),]     a  b    c  d 1   2  2    1  5 3   4  6   27  7 5   6 10  125 30 6   7 12  216 31 7  NA 14  343 NA 8   9 16  512 33 9  10 18  729 34 10 11 20 1000 35 11 12 22 1331 36 // 根据第二列和 第四列的NA，移除相应的行 > df[complete.cases(df[,c(2,4)]),]     a  b    c  d 1   2  2    1  5 2   3  4   NA  6 3   4  6   27  7 5   6 10  125 30 6   7 12  216 31 8   9 16  512 33 9  10 18  729 34 10 11 20 1000 35 11 12 22 1331 36 // 根据所有列的NA，移除相应的行 > df[complete.cases(df),]     a  b    c  d 1   2  2    1  5 3   4  6   27  7 5   6 10  125 30 6   7 12  216 31 8   9 16  512 33 9  10 18  729 34 10 11 20 1000 35 11 12 22 1331 36 >  // 这个效果跟上面的df[complete.cases(df),] 相同 > na.omit(df)     a  b    c  d 1   2  2    1  5 3   4  6   27  7 5   6 10  125 30 6   7 12  216 31 8   9 16  512 33 9  10 18  729 34 10 11 20 1000 35 11 12 22 1331 36 // 计算某一列的平均值， 移除NA值 > mean(df$d, na.rm=TRUE)

成都创新互联公司专注于阳西网站建设服务及定制，我们拥有丰富的企业做网站经验。 热诚为您提供阳西营销型网站建设，阳西网站制作、阳西网页设计、阳西网站官网定制、微信小程序服务，打造阳西网络公司原创品牌,更为您提供阳西网站排名全网营销落地服务。

另外有需要云服务器可以了解下创新互联cdcxhl.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。

本文名称：R语言移除缺失值NA.RM-创新互联
文章分享：http://kswjz.com/article/dsocdd.html