問題タブ [na]

大規模なデータセット（5000x300）でrandomForestを実行しようとしています。残念ながら、次のようなエラーメッセージが表示されます。

だから私はNAを使って見つけようとします：

NAがないように見えるので、問題はInfだと私は信じています。

Infを根絶する方法について何か提案はありますか？

NAレベルのRに係数があります。

<NA>その要因をレベルでサブセット化するにはどうすればよいですか? 私が試した両方の方法はうまくいきませんでした。

サンショウウオの腸からのさまざまな節足動物の長さと幅のデータフレームがあります。一部のガッツには何千もの特定の獲物アイテムがあったため、各獲物の種類のサブセットのみを測定しました. ここで、測定されていない各個体を、その獲物の平均の長さと幅に置き換えたいと思います。データフレームを保持し、代入列 (長さ 2、幅 2) を追加するだけです。主な理由は、各行には、サンショウウオが収集された日付と場所に関するデータを含む列も含まれているためです。測定された個人のランダムな選択で NA を埋めることができますが、議論のために、各 NA を平均で置き換えたいと仮定しましょう。

たとえば、次のようなデータフレームがあるとします。

実際には、より多くの列と約 25 の異なる分類群があり、合計で約 30,000 の餌アイテムがあります。plyr パッケージはこれに最適なようですが、これを行う方法がわかりません。私は R やプログラミングに精通しているわけではありませんが、学ぼうとしています。

自分が何をしているのかはわかりませんが、役立つ場合は、小さなデータセットを作成して遊んでみます。

ここに私が試したいくつかのことがあります（うまくいきませんでした）：

別の試み:

助言がありますか？

NaNに変換したい を含むいくつかの因子列を持つデータフレームがありますNA(これは、NaN線形回帰オブジェクトを使用して新しいデータを予測する場合の問題のようです)。

次の行列を考えてみましょう。

次の直後のNA要素とマージされた、すべての非NA要素に対応する列インデックスを取得したいと思います。

何か案は？

NaN'sの代わりに'sが誤って入力された〜60列の適切なサイズのデータ​​セットがありますNA。列タイプは、文字、数値、因数、整数の組み合わせです。線形回帰を含むいくつかの関数の作業を台無しにしているので、 NaN'sを'sに変換する必要があります。NA私はここでこの質問から個々の列を変更する方法を知っています：

RはNaNをNAに変換できません

しかし、ベクトル型を失うことなく完全なデータフレームに対してこれを行う方法があるかどうか興味があります。何か提案がありますか、それともこれは手動の仕事ですか？

「A」、「B」、およびNA値を含むマトリックスがあり、すべての列の「A」または「B」または値の数を数えたいと思いNAます。

と

のない列ではうまくいきましNAた。を含む列の場合、 で のNA数を数えることができNAますsum(is.na(mydata[ , i])。これらの列では、数値ではなく結果としてsum(mydata[ , i] == "A")返されます。NA

値を含む列の「A」値の数をカウントするにはどうすればよいNAですか?

ご協力いただきありがとうございます！

例：

私は通常、データフレームを使用しており、データフレームに対してこれを簡単に行うことができますが、現在のプロジェクトでは、テーブル構造内のすべてのゼロをNAに置き換える必要があります。次の2つのテーブル（1つはtableを使用し、もう1つはftableを使用）の場合、すべてのゼロカウントをNAに置き換えるにはどうすればよいですか？

説明のための偽のデータ：

NA値がなければ、これで私が望む答えが得られます。

また、変数== 2など、私が興味を持っているだけの場合、さらにエレガントな方法はありますか？

どうもありがとう！

空白の欠損値と NA の両方を含む大きなデータ フレームがあります。summary(factor(df$col)) を実行すると、次のような結果が得られます

( の後の空白に注意してください50000。)
とsum(is.na(df$col))は の数と同じ 12476 ですNAが、空白と s の合計にしたいと思いNAます。 And then
try を実行して空白のレベルを作成しようとしましたが、が生成されたと表示されますが、出力は同じです。因子レベルに基づいて NA を作成する方法を知っている人、または欠落している値を置き換えるためのより良い解決策を知っている人はいますか? 問題は、空白が複数の空白文字であるため、に変換されなかった可能性があると思いますが、それを確認する方法がわかりません。
levels(df$col) <- c("A", "B", "Blank", "C")
df$col <- factor(df$col, exclude="Blank")NANA