实际工作中，数据集很少是完整的，许多情况下样本中都会包括若干缺失值NA，这在进行数据分析和挖掘时比较麻烦。
1、na.fail（<向量a>）: 如果向量a内包括至少1个NA，则返回错误；如果不包括任何NA，则返回原有向量a
2、na.omit（<向量a>）: 返回删除NA后的向量a
3、attr（ na.omit（<向量a>） ,”na.action”）: 返回向量a中元素为NA的下标
4、is.na：判断向量内的元素是否为NA
data<-c(1,2,NA,2,4,2,10,NA,9)
data.na.omit<-na.omit(data)
data.na.omit
[1] 1 2 2 4 2 10 9
attr(,"na.action")
[1] 3 8
attr(,"class")
[1] "omit"
attr(data.na.omit,"na.action")
[1] 3 8
attr(,"class")
[1] "omit"
另外还可以使用!x方式方便地删除NA。
例如：
a<-c(1,2,3,NA,NA,2,NA,5)
a[!is.na(a)]
[1] 1 2 3 2 5
其中，is.na用于判断向量内的元素是否为NA，返回结果：c(FALSE,FALSE,FALSE,TRUE,TRUE,FALSE,TRUE,FALSE)，即a内元素为NA，其对应的下标元素是TRUE，反之是FALSE。
！x是取非逻辑运算符，!is.na（a）表示a内元素不为NA，其对应的下标元素是TRUE，反之是FALSE。
通过a[!is.na（a）]进行索引后，即可取出a内不为NA的元素，将其过滤。
其中，函数na.fail和 na.omit 不仅可以应用于向量，也可以应用于矩阵和数据框。
data <- read.table(text=" a b c d e f NA 1 1 1 1 1 1 NA 1 1 1 1 1 1 NA 1 1 1 1 1 1 NA 1 1 1 1 1 1 NA 1 1 1 1 1 1 NA",header=T) na.omit(data) data >[1] a b c d e f <0 行> (或0-长度的row.names)
补充：R语言移除缺失值 NA.RM
看代码~
> a <- 2:12
> b <- seq(2,23,2)
> c <- c(1:11)^3
> d <- c(5:8, 30:36)
> df <- data.frame(a,b,c,d)
> df$a[df$a==8] <- NA
> df$b[df$b==8] <- NA
> df$c[df$c==8] <- NA
> df$d[df$d==8] <- NA
> df$d[df$d==32] <- NA
> df
a b c d
1 2 2 1 5
2 3 4 NA 6
3 4 6 27 7
4 5 NA 64 NA
5 6 10 125 30
6 7 12 216 31
7 NA 14 343 NA
8 9 16 512 33
9 10 18 729 34
10 11 20 1000 35
11 12 22 1331 36
// 只根据第四列，也就是d 的 NA，移除相应的行
> bad.d <- is.na(df$d)
> bad.d
[1] FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
> df[!bad.d,]
a b c d
1 2 2 1 5
2 3 4 NA 6
3 4 6 27 7
5 6 10 125 30
6 7 12 216 31
8 9 16 512 33
9 10 18 729 34
10 11 20 1000 35
11 12 22 1331 36
// 根据第二列和第三列的NA 移除相应的行
> df[complete.cases(df[,2:3]),]
a b c d
1 2 2 1 5
3 4 6 27 7
5 6 10 125 30
6 7 12 216 31
7 NA 14 343 NA
8 9 16 512 33
9 10 18 729 34
10 11 20 1000 35
11 12 22 1331 36
// 根据第二列和 第四列的NA，移除相应的行
> df[complete.cases(df[,c(2,4)]),]
a b c d
1 2 2 1 5
2 3 4 NA 6
3 4 6 27 7
5 6 10 125 30
6 7 12 216 31
8 9 16 512 33
9 10 18 729 34
10 11 20 1000 35
11 12 22 1331 36
// 根据所有列的NA，移除相应的行
> df[complete.cases(df),]
a b c d
1 2 2 1 5
3 4 6 27 7
5 6 10 125 30
6 7 12 216 31
8 9 16 512 33
9 10 18 729 34
10 11 20 1000 35
11 12 22 1331 36
>
// 这个效果跟上面的df[complete.cases(df),] 相同
> na.omit(df)
a b c d
1 2 2 1 5
3 4 6 27 7
5 6 10 125 30
6 7 12 216 31
8 9 16 512 33
9 10 18 729 34
10 11 20 1000 35
11 12 22 1331 36
// 计算某一列的平均值， 移除NA值
> mean(df$d, na.rm=TRUE)
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。
