Rで解析：欠損値に関するコマンド

欠損値に関するコマンドです。Rを使い始めた頃にsumコマンドで論理値ベクトルの総TRUE数を取得できることを知った時には少し賢くなった気がしました。

実行コマンドはR version 4.2.2で確認しています。

＜おすすめのRに関する書籍です＞

RStudioではじめるRプログラミング入門 | ギャレット・グロ-ルマンド, 大橋真也, 長尾高弘

Amazonでギャレット・グロ-ルマンド, 大橋真也, 長尾高弘のRStudioではじめるRプログラミング入門。アマゾンならポイント還元本が多数。

www.amazon.co.jp

実行コマンド

詳細はコメント、コマンドのヘルプを確認してください。

#欠損値を含むベクトルの作成
TestVec <- as.integer(sample(c(1:10, "NA"), 100, replace = TRUE))

#summaryコマンドで要約
summary(TestVec)
Min.  1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max.    NA's 
1.000   3.000   5.500   5.319   8.000  10.000       6 

#合計を確認,多くの基本コマンドにna.rmオプションがあります
#無い場合はna.omitコマンドで処理するのもありです
sum(TestVec, na.rm = TRUE)
[1] 500

#欠損値を含むか確認
is.na(TestVec)
#sumコマンドとの組み合わせ
#欠損値の数を取得できます
sum(is.na(TestVec))
[1] 6

#欠損値を置き換える
TestVec[is.na(TestVec)] <- 9999

#確認
summary(TestVec)
Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
1.0     3.0     6.0   604.9     8.0  9999.0 

sum(is.na(TestVec))
[1] 0

少しでも、あなたの解析が楽になりますように！！

＜おすすめのRに関する書籍です＞

生命科学・生物工学のための 間違いから学ぶ実践統計解析: R・Pythonによるデータ処理事始め (New paradigm! On-demand publishing) | 川瀬 雅也, 松田 史生

Amazonで川瀬 雅也, 松田 史生の生命科学・生物工学のための 間違いから学ぶ実践統計解析: R・Pythonによるデータ処理事始め (New paradigm! On-demand publishing)。アマゾンならポイント還元本が多数。

www.amazon.co.jp