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For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.

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r - データ フレーム列の NA を 0 に置き換えます

重複の可能性:
R で NA を 0 に設定する

値を持つ列を持つ data.frame がありNAます。または他の値NAに置き換えたい。0多くのスレッドとメソッドを試しましたが、結果が得られませんでした。以下の方法を試しました。

上記のメソッドのいずれも、data.frameNAの列で 0 に置き換えられませんでした。なんで?xa

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r - RのベクトルのNA値を削除する方法

1000を超える値を格納するベクトルがあります。最初の50個の値はNAですが、どうすればそれを取り除くことができますか?

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r - 値「NA」と異なるすべての値を置き換えます

R を使用して学習しようとしているときに、苦境に遭遇したようです。次のようなデータセットがあります。

私がする必要があるのは、すべての IS NOT NA を別の値に置き換えることです (以下を参照)

私はウェブ上のあらゆる場所を見てきましたが、誰もがNA's を他の値に置き換えたいと思っているようです.一方、私は正反対のものが必要ですが、コマンドを見つけることができませんでした. <「IF」も調べましたが、値が eiterまたは=または特定の数値の場合に値を置き換える関数しか見つけることができませんでし>た。指定する何かが必要です...「IF が と異なる場合はNA、... に置き換えます。」

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r - Replacing NA's with 1 or 0 depending on position in Row in R

I have a few R data frames which contain binary data (0,1) to represent incorrect and correct responses to items on specific subscales. Participants were not asked all questions and have NA to signify this missing data. Older participants started with later items and have NA for early items not asked. Also, most participants did not complete the assessment resulting in many NAs at the end of rows. Example rows are as follows:

Row 1 = NA, NA, NA, 1, 1, 0 , 1, 0, 0, 0, NA, NA Row 2 = 1, 1, 0, 0, 0, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA

I want to replace the all the NAs at the beginning of the rows (if they exist) with 1 and the NAs at the end of the rows with 0.

So the above would be Row 1 = 1,1, 1, 1, 1, 0 , 1, 0, 0, 0, 0,0 Row 2 = 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0, 0, 0

I have tried using the following function:

but get this error for some data frames:

Is there an existing function that does what I want? If not, can anyone help me with simple code that will do this?

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r - 非 NA 値による 2 つのベクトルのマージ

重複の可能性:
2 つのベクトルを要素ごとに結合する

私は2つのベクトルを持っています

次のように非 NA を組み合わせた出力を取得するにはどうすればよいですか?

ありがとう

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r - Rの他の行のコンテンツをコピーしてNAを埋める

以下の表のようなデータセットがあります。私がやりたいのは、各IDのNAを、予測したい結果変数とは別に、それぞれのIDで使用可能なデータに置き換えることです。たとえば、ID 1の場合、1990年から1991年、1992年、1993年の情報をコピーします。ID2の場合、1992年から1990年、1991年、1993年の情報をコピーする必要があります。IDはクラスター、たとえば村を表します。最終的に私は行方不明の年の結果を予測したいと思います。私はこれをRでやりたいです。

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r - Rで日付を変換するときの空白項目の扱い方

管理情報システムからのデータの csv ダウンロードがあります。日付であり、「2012/11/16 00:00:00」形式の文字列として csv に書き込まれる変数がいくつかあります。

csv ファイルを読み取った後、関数 as.Date() を使用して日付変数を日付に変換します。これは、空白の項目を含まないすべての変数に対して正常に機能します。

空白のアイテムが含まれているものについては、次のエラー メッセージが表示されます:「文字列は標準の明確な形式ではありません」

as.Date()関数が壊れないように、Rに空白の項目を「0000/00/00 00:00:00」のようなものに置き換えるにはどうすればよいですか? あなたが推奨する他のアプローチはありますか?

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r - paste() で NA を抑制する

懸賞金について

Ben Bolkerの-solutionは、貼り付けられた文字列の同じ位置にが含まれている場合にpaste2を生成します。このような、""NA

4 番目の要素は、""このNAように、

これを修正できる人のために、この小さな報奨金を提供します。

元の質問

ヘルプ ページを読みましたが、?pasteR に s を無視させる方法がわかりませんNA。私は次のことを行います、

そして得る

手に入れたいもの、

私はこのようにすることができました、

しかし、それは回り道のようです。

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r - .csv を読み取るときに欠損値を NA に置き換える最良の方法は何ですか?

多くの欠損値を含む .csv データセットがあり、テーブルを読み込むときに R にそれらをすべて同じ方法 (「正しい」方法) で認識させたいと思います。私は以下を使用しています:

このスクリプトはすべての空のセルを何かで埋めますが、一貫性がありません。データを で見るとhead(import)、欠落しているセルが で埋められ、<NA>欠落しているセルが で埋められていNAます。データセットの分析を開始するときに R が欠損値を識別するこれら 2 つの方法を異なる方法で扱うのではないかと心配しているため、これらの欠損値をインポートに一様に読み込ませたいと考えています。

最後に、私の csv ファイルの一部の欠損値は、ピリオドのみで表されます。また、R にインポートするときに、これらの期間が正しい欠損値表記で表されるようにしたいと考えています。

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r - ezANOVA: 1) na データを省略するには? 2) na データを省略した後もエラー メッセージが表示されますか?

関数を使用した反復測定分析では、次のコマンドを使用して、使用できない ( ) データをlme省略できます。nana.action=na.omit

ただし、ezANOVA 関数を使用して同じことをしようとすると、次の通知が表示されました。

ezANOVA(data = rm1, dv = Nmin, wid = subject, within = date, : 未使用の引数 (na.action = na.omit) のエラー

で自分の na データを省略するにはどうすればよいezANOVAですか? - 以下を使用して解決:

しかし、今では次のエラーが発生します。

anova_ez_loc=ezANOVA(data=rm1_na, dv=Nmin, wid=被験者, within=日付, between=場所)

警告: 「被験者」を ANOVA の因子に変換しています。

警告: データは不均衡です (グループごとの N が等しくありません)。ezANOVA() の型引数に十分に考慮された値を指定したことを確認してください。

ezANOVA_main(data = data, dv = dv, wid = wid, within = within, のエラー: 1 つまたは複数のセルにデータがありません。ezDesign() を使用してデータを確認してください。