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<p>### missing은 NA로 입력합니다.</p><p>> x=c(10,12,NA,19,20,30)</p><p>> x</p><p>[1] 10 12 NA 19 20 30</p><p><br></p><p># missing이 있을때 연산 함수를 사용하면 NA를 출력합니다.</p><p>> mean(x)</p><p>[1] NA</p><p><br></p><p># na.rm=T 를 사용하면 missing을 제거하고 나머지로 연산을 합니다.</p><p>> mean(x,na.rm=T)</p><p>[1] 18.2</p><p><br></p><p>## apply()함수들의 경우는</p><p>> x2=matrix(x,ncol=2)</p><p>> x2</p><p> [,1] [,2]</p><p>[1,] 10 19</p><p>[2,] 12 20</p><p>[3,] NA 30</p><p><br></p><p># 첫번째 열에 NA가 있어서 열의 합의 첫번째가 NA이죠.</p><p>> apply(x2,2,mean)</p><p>[1] NA 23</p><p><br></p><p># 이런식으로 뒤에 na.rm=T를 추가하는데, 이 option은 apply()의 option이 아니고, 바로 앞에 mean의 option을 이런식으로 추가합니다.</p><p>> apply(x2,2,mean,na.rm=T)</p><p>[1] 11 23</p><div><br></div><p>### is.na() - missing이면 그 자리에 TRUE를 출렵합니다.</p><p><p>> is.na(x)</p><p>[1] FALSE FALSE <span style="font-weight: bold;">TRUE</span> FALSE FALSE FALSE</p><div><br></div><div># 이렇게 하면 missing이 x에서 제거됩니다. "!"은 "not"입니다. !is.na()는 non-missing을 의미하죠.</div><div><div>> x[!is.na(x)]</div><div>[1] 10 12 19 20 30</div></div><div><br></div><div># 다음을 보면 좀 명확해집니다.</div><div><div>> !is.na(x)</div><div>[1] TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE</div></div><div><br></div><div># 즉 "x[!is.na(x)]"는 논리적으로 아래 둘하고 같죠. </div><div><div>> x[!c(F,F,T,F,F,F)]</div><div>[1] 10 12 19 20 30</div></div><div><div>> x[c(T,T,F,T,T,T)]</div><div>[1] 10 12 19 20 30</div></div><div><br></div><div><br></div></p><p><br></p>
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첫댓글 missing data가 귀찮지만 피하기 어려운 것 중 하나이지요. 잘 보고 갑니다.^^