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本篇內容介紹了“R語言怎么對NA數據進行處理”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！
對數據中存在的NA情況進行處理，替換或者刪除
針對存在NA 值的數據進行處理
> dat sample1 sample2 sample2.1 A 1 5 8 B 2 NA NA C NA 7 10 D 4 9 1
將所有空值用0代替
> for(i in 1:ncol(dat)){
+ dat[is.na(dat[,i]),i]=0
+}
> dat
sample1 sample2 sample2.1
A 1 5 8
B 2 0 0
C 0 7 10
D 4 9 1刪除所有的NA數據
> for (i in 1:ncol(dat)){
+ dat=dat[!is.na(dat[,i]),]
+ }
> dat
sample1 sample2 sample2.1
A 1 5 8
D 4 9 1“R語言怎么對NA數據進行處理”的內容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站，小編將為大家輸出更多高質量的實用文章！
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