【Rデータ整理】欠損値（NA）の取り扱い②：欠損値を含むレコードを削除する

NAの取り扱いシリーズ第２段。

今回は、NAがある行を取り除いて解析する方法。

NAのある行を抽出

まずは、解析したい列に欠損値がある行を抽出する方法。

Dat[!complete.cases(Dat)]

で、例えば "Industry" の列に欠損値がある行を選出する方法。

Dat[is.na(Dat$Industry),]

すると、"Industry" 列が<NA>の14行と15行が抽出された。

 

NAのある行を除いたデータを抽出

上記Dat[is.na(Dat$Industry),]を逆にすれば、欠損値がない行を抽出できる。

Dat[!is.na(Dat&Industry),]

 

レコードを削除した後にデータフレームの番号をリセットする

上記の方法で欠損値行を削除すると、その部分の番号が飛ばされて並ぶことになる。

 

データ解析法によってはそのままにしておく方が良い時もあるけど、データのサンプル数とか簡単に把握できるようにしておきたいとか、色々な目的でデータフレームのインデックスをリセットしたい時がある。

そんな時の方法２選。

これを修正するためには、

rownames()

を使う。

rownames() <- 1:nrow()

データのrownamesを、1からrownameの数（1:nrow()）として指定するとOK。

rownames(Dat) <- 1:rnow(Dat)

列の番号が１から順番にあてがわれ、最終行は除外した２行分だけ少ない "498" になった。

rownames() <- NULL

NULLでリセットしてもOK。

rownames(Dat) <- NULL

番号がリセットされて、最終行は2行分抜いた "498" になった。

 

 

References