r Teilmenge (df, Zustand) anderes Ergebnis aus df $ [Zustand]

Einige verdrahtet Ausgang mit subsetting data.frame in R.

hier Dateien, die ich

verwendet

https://d37djvu3ytnwxt.cloudfront.net/assets/courseware/v1/ccdc87b80d92a9c24de2f04daec5bb58/asset-v1:[email protected]+block/WHO.csv

Nach Lese Daten in R, gibt es 194 Obs. mit 13 vars.

> str(WHO) 
'data.frame': 194 obs. of 13 variables: 
$ Country      : Factor w/ 194 levels "Afghanistan",..: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ... 
$ Region      : Factor w/ 6 levels "Africa","Americas",..: 3 4 1 4 1 2 2 4 6 4 ... 
$ Population     : int 29825 3162 38482 78 20821 89 41087 2969 23050 8464 ... 
$ Under15      : num 47.4 21.3 27.4 15.2 47.6 ... 
$ Over60      : num 3.82 14.93 7.17 22.86 3.84 ... 
$ FertilityRate    : num 5.4 1.75 2.83 NA 6.1 2.12 2.2 1.74 1.89 1.44 ... 
$ LifeExpectancy    : int 60 74 73 82 51 75 76 71 82 81 ... 
$ ChildMortality    : num 98.5 16.7 20 3.2 163.5 ... 
$ CellularSubscribers   : num 54.3 96.4 99 75.5 48.4 ... 
$ LiteracyRate     : num NA NA NA NA 70.1 99 97.8 99.6 NA NA ... 
$ GNI       : num 1140 8820 8310 NA 5230 ... 
$ PrimarySchoolEnrollmentMale : num NA NA 98.2 78.4 93.1 91.1 NA NA 96.9 NA ... 
$ PrimarySchoolEnrollmentFemale: num NA NA 96.4 79.4 78.2 84.5 NA NA 97.5 NA ...

Aber das Ergebnis subsetting mit Funktion Teilmenge unterscheiden sich von df [,] als Beispiel unten.

> Outliers <- WHO[WHO$GNI > 10000 & WHO$FertilityRate > 2.5,] 
> nrow(Outliers) 
    [1] 27 
Country    Region Population Under15 Over60 FertilityRate LifeExpectancy ChildMortality CellularSubscribers 
NA     <NA>     <NA>   NA  NA  NA   NA    NA    NA     NA 
23    Botswana    Africa  2004 33.75 5.63   2.71    66   53.3    142.82 
NA.1    <NA>     <NA>   NA  NA  NA   NA    NA    NA     NA 
NA.2    <NA>     <NA>   NA  NA  NA   NA    NA    NA     NA 
(trimmed ...)

Es gibt eine Menge NA obs.

Während Verwendung Teilmenge Funktion, korrekte Ergebnisse liefern.

> Outliers <- subset(WHO, GNI > 10000 & FertilityRate > 2.5) 
> nrow(Outliers) 
[1] 7 
> Outliers 
      Country    Region Population Under15 Over60 FertilityRate LifeExpectancy ChildMortality CellularSubscribers 
23   Botswana    Africa  2004 33.75 5.63   2.71    66   53.3    142.82 
56 Equatorial Guinea    Africa  736 38.95 4.53   5.04    54   100.3    59.15 
63    Gabon    Africa  1633 38.49 7.38   4.18    62   62.0    117.32 
83    Israel    Europe  7644 27.53 15.15   2.92    82   4.2    121.66 
88   Kazakhstan    Europe  16271 25.46 10.04   2.52    67   18.7    155.74 
131   Panama    Americas  3802 28.65 10.13   2.52    77   18.5    188.60 
150  Saudi Arabia Eastern Mediterranean  28288 29.69 4.59   2.76    76   8.6    191.24 
(trimmed ...)

Quelle

2017-08-12 Thanakrit Boonquarmdee

der Link hoffen helfen https://stackoverflow.com/questions/40446165/how-to-subset-data-in-r-without-losing-na-rows – Wen

Dank, es ist klare Antworten . –

Wie wäre es, wenn Sie zuerst die NAs loswerden?

Outliers <- WHO[!is.na(WHO$GNI) & WHO$GNI > 10000 & 
!is.na(WHO$FertilityRate) & WHO$FertilityRate > 2.5,]

Quelle

2017-08-12 15:43:30

Danke, dann mit ** [** Teilmenge muss beachten ** NA **. –

r Teilmenge (df, Zustand) anderes Ergebnis aus df $ [Zustand]

Antwort

Verwandte Themen