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वीडियो: आप आर में एनए मूल्यों से कैसे निपटते हैं?
2024 लेखक: Lynn Donovan | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-15 23:47
जब आप अन्य सांख्यिकीय अनुप्रयोगों से डेटासेट आयात करते हैं तो लापता मूल्य एक संख्या के साथ कोडित किया जा सकता है, उदाहरण के लिए 99 । जाने देने के लिए आर पता है कि एक है अनुपस्थित मान आपको इसे फिर से कोड करना होगा। में एक और उपयोगी कार्य आर प्रति लापता मूल्यों से निपटें है ना . omit() जो अपूर्ण अवलोकनों को हटा देता है।
बस, आप R में NA के साथ कैसे व्यवहार करते हैं?
R. में NA विकल्प
- छोड़ो और ना। बहिष्कृत: ऑब्जेक्ट को हटाए गए अवलोकनों के साथ लौटाता है यदि उनमें कोई गुम मान होता है; कुछ भविष्यवाणी और अवशिष्ट कार्यों में NA को छोड़ने और छोड़ने के बीच अंतर देखा जा सकता है।
- पास: वस्तु को अपरिवर्तित लौटाता है।
- विफल: ऑब्जेक्ट केवल तभी लौटाता है जब उसमें कोई गुम मान न हो।
इसी तरह, आप आर में लापता श्रेणीबद्ध डेटा को कैसे संभालेंगे? श्रेणीबद्ध तरीकों के लापता मूल्यों को संभालने के कई तरीके हैं।
- यदि हम बड़े डेटा सेट के साथ काम कर रहे हैं और कम संख्या में रिकॉर्ड में लापता मान हैं, तो लापता मूल्यों की टिप्पणियों पर ध्यान न दें।
- चर पर ध्यान न दें, यदि यह महत्वपूर्ण नहीं है।
- लापता मूल्यों की भविष्यवाणी करने के लिए मॉडल विकसित करें।
- लापता डेटा को केवल दूसरी श्रेणी के रूप में मानें।
इसी तरह कोई पूछ सकता है कि आप R में गुम मान कैसे सेट करते हैं?
में आर , लापता मूल्य प्रतीक द्वारा दर्शाया गया है ना (नहीं हैहै)। असंभव मूल्यों (उदाहरण के लिए, शून्य से भाग देना) प्रतीक NaN (संख्या नहीं) द्वारा दर्शाया जाता है। एसएएस के विपरीत, आर चरित्र और अंक के लिए एक ही प्रतीक का उपयोग करता है आंकड़े . साथ काम करने पर अधिक अभ्यास के लिए खोए आँकड़े , सफाई पर इस कोर्स का प्रयास करें आर. में डेटा.
R में Na R का क्या अर्थ होता है?
डेटाफ़्रेम फ़ंक्शन का उपयोग करते समय ना . आर एम में आर तार्किक पैरामीटर को संदर्भित करता है जो फ़ंक्शन को बताता है कि हटाना है या नहीं ना गणना से मान। यह सचमुच मतलब NA हटाना। यह न तो कोई फंक्शन है और न ही एक ऑपरेशन। यह केवल कई डेटाफ़्रेम फ़ंक्शंस द्वारा उपयोग किया जाने वाला एक पैरामीटर है।
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मैं आर में लापता मूल्यों को कैसे हटा सकता हूं?
सबसे पहले, यदि हम गणितीय संक्रियाओं से लापता मानों को बाहर करना चाहते हैं तो ना का उपयोग करें। आरएम = सही तर्क। यदि आप इन मानों को बाहर नहीं करते हैं, तो अधिकांश फ़ंक्शन NA लौटा देंगे। हम अपने डेटा को पूर्ण अवलोकन प्राप्त करने के लिए अपने डेटा को सबसेट करना चाह सकते हैं, हमारे डेटा में वे अवलोकन (पंक्तियाँ) जिनमें कोई गुम डेटा नहीं है
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सर्वेक्षण टैब पर नेविगेट करें और उस प्रश्न का चयन करें जिसे आप बदलना चाहते हैं। प्रश्न विकल्पों तक पहुँचने के लिए बाईं ओर ग्रे गियर पर क्लिक करें और रीकोड वैल्यू चुनें। रिकोड वैल्यू और/या वेरिएबल नेमिंग के लिए चेकबॉक्स पर क्लिक करें (उत्तर विकल्पों के आगे मान और नाम दिखाई देंगे)
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