HOWTO · R
R의 한 열에서 NA가 있는 행 제거
이 자습서는 R의 데이터 프레임에서 한 열의 NA가 있는 행을 제거하는 방법을 보여줍니다.
이 페이지의 내용
데이터 프레임의 열은 NA 키워드로 표시되는 빈 값을 가질 수 있습니다. 이 튜토리얼은 R의 한 열에서 NA 값을 포함하는 행을 제거하는 방법을 보여줍니다.
R에서 is.na() 메서드를 사용하여 한 열에서 NA가 있는 행 제거
메소드 is.na()는 데이터 프레임에서 NA 값을 찾고 NA 값의 행을 제거합니다. 프로세스는 다음과 같습니다.
- 먼저 데이터 프레임을 생성합니다.
- 삭제할
NA값과 행을 기반으로 열을 선택합니다. dataframe$columnname매개 변수를 우회하는is.na()메서드를 사용하여 부정을 생성합니다.- 메서드는
NA값이 포함된 경우 지정된 열을 확인하여 행을 제거합니다.
위의 단계에 따라 예를 들어 보겠습니다.
예:
Delftstack = data.frame(Name=c('Jack', 'John', 'Mike', 'Michelle', 'Jhonny'),
LastName=c('Danials', 'Cena', 'Chandler', 'McCool', 'Nitro'),
Id=c(101, 102, NA, 104, NA),
Designation=c('CEO', 'Project Manager', 'Senior Dev', 'Junior Dev', 'Intern'))
print('The dataframe before removing the rows:-')
print(Delftstack)
print('The dataframe after removing the rows:-')
Delftstack[!is.na(Delftstack$Id),]
위의 코드는 Id 열의 NA 값을 기반으로 행을 삭제합니다.
출력:
[1] "The dataframe before removing the rows:-"
Name LastName Id Designation
1 Jack Danials 101 CEO
2 John Cena 102 Project Manager
3 Mike Chandler NA Senior Dev
4 Michelle McCool 104 Junior Dev
5 Jhonny Nitro NA Intern
[1] "The dataframe after removing the rows:-"
Name LastName Id Designation
1 Jack Danials 101 CEO
2 John Cena 102 Project Manager
4 Michelle McCool 104 Junior Dev
R에서 complete.cases() 메서드를 사용하여 한 열에서 NA가 있는 행 제거
complete.cases() 메서드는 is.na() 메서드와 유사하게 작동합니다. complete.cases 메서드는 데이터 프레임에서 NA 값을 찾고 이 값을 포함하는 행을 제거합니다.
프로세스는 위에서 설명한 단계와 유사하지만 complete.cases()에 부정을 사용하지 않는다는 차이점만 있습니다.
예:
Delftstack = data.frame(Name=c('Jack', 'John', 'Mike', 'Michelle', 'Jhonny'),
LastName=c('Danials', 'Cena', 'Chandler', 'McCool', 'Nitro'),
Id=c(101, 102, NA, 104, NA),
Designation=c('CEO', 'Project Manager', 'Senior Dev', 'Junior Dev', 'Intern'))
print('The dataframe before removing the rows:-')
print(Delftstack)
print('The dataframe after removing the rows:-')
Delftstack[complete.cases(Delftstack$Id),]
위의 코드는 Id 열의 NA 값을 기반으로 행을 삭제합니다.
출력:
[1] "The dataframe before removing the rows:-"
Name LastName Id Designation
1 Jack Danials 101 CEO
2 John Cena 102 Project Manager
3 Mike Chandler NA Senior Dev
4 Michelle McCool 104 Junior Dev
5 Jhonny Nitro NA Intern
[1] "The dataframe after removing the rows:-"
Name LastName Id Designation
1 Jack Danials 101 CEO
2 John Cena 102 Project Manager
4 Michelle McCool 104 Junior Dev
R에서 Tidyr 라이브러리 drop_na() 메서드를 사용하여 한 열에서 NA가 있는 행 제거
tidyr 라이브러리의 drop_na()는 NA 값 열을 기반으로 행을 삭제합니다. 먼저 tidyr 라이브러리가 아직 설치되지 않은 경우 설치해야 합니다.
다음 코드를 실행하여 패키지를 설치합니다.
install.packages('tidyverse')
코드 출력은 위의 방법과 유사하지만 프로세스는 약간 다릅니다. dataframe %>% drop_na(column) 구문을 사용하여 행을 삭제합니다.
예:
library(tidyr)
Delftstack = data.frame(Name=c('Jack', 'John', 'Mike', 'Michelle', 'Jhonny'),
LastName=c('Danials', 'Cena', 'Chandler', 'McCool', 'Nitro'),
Id=c(101, 102, NA, 104, NA),
Designation=c('CEO', 'Project Manager', 'Senior Dev', 'Junior Dev', 'Intern'))
print('The dataframe before removing the rows:-')
print(Delftstack)
print('The dataframe after removing the rows:-')
Delftstack %>% drop_na(Id)
위의 코드는 위의 방법과 유사하게 작동합니다.
출력:
[1] "The dataframe before removing the rows:-"
Name LastName Id Designation
1 Jack Danials 101 CEO
2 John Cena 102 Project Manager
3 Mike Chandler NA Senior Dev
4 Michelle McCool 104 Junior Dev
5 Jhonny Nitro NA Intern
[1] "The dataframe after removing the rows:-"
Name LastName Id Designation
1 Jack Danials 101 CEO
2 John Cena 102 Project Manager
4 Michelle McCool 104 Junior Dev
na.omit(), filter() 등과 같은 메소드도 있으며, 이는 모든 열에서 발견된 NA 값을 기반으로 행을 제거하는 데 사용됩니다. 하나의 열이 아닌 여러 열을 기준으로 값을 제거합니다.
