每一行为一个患者,列名为患者的检查指标,R如何根据行和列的缺失值比例来进行筛选,比如列变量要求保留缺失值<30%的列变量,行观测要求保留缺失值<40%的行观测,如何筛选出来成为一个新的数据框
列名为患者的检查指标,R如何根据行和列的缺失值比例来进行筛选,比如列变量要求保留缺失值<30%的列变量,行观测要求保留缺失值<40%的行观测,如何筛选出来成为一个新的数据框
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- 「已注销」 2023-03-15 18:33关注
参考GPT和自己的思路:要筛选出符合条件的数据,可以使用R语言中的subset()函数。首先需要计算每一行和每一列的缺失值比例,然后运用subset()函数,将满足条件的行和列筛选出来,组成新的数据框。
下面是一个示例代码:#假设原始数据框为df
#计算每一列的缺失值比例
col_na <- colMeans(is.na(df))
#计算每一行的缺失值比例
row_na <- rowMeans(is.na(df))
#筛选出缺失值比例小于阈值的列和行
new_df <- subset(df, select = col_na < 0.3 & row_na < 0.4)其中,select参数的值是一个逻辑向量,可以将列和行缺失值比例小于阈值的部分筛选出来。最终,new_df就是符合要求的新数据框。
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