R中的NA与NULL值

在统计数据集，我们经常遇到缺失值，在R中表示NA，而NULL代表不存在的值，而不是存在但未知的值

在R的很多统计函数中，如果存在NA值，会影响mean()等函数的计算，相比之下，R会自动跳过空值NULL，并不会影响其计算。

> x1<-c(12,34,NA,37)
> mean(x1)
[1] NA
> x2<-c(12,34,NULL,37)
> mean(x2)
[1] 27.66667

由于存在NA值，导致mean()函数无法计算均值，但可以通过把可选的参数na.rm（意思为移除NA）设置为真（T），可以计算其余元素的均值。

> x1<-c(12,34,NA,37)
> mean(x1)
[1] NA
> mean(x1,na.rm = T)
[1] 27.66667

使用参数na.rm相当于跳过NA值，但如果数据框里包含了NA值，如果直接跳过，可能会带来更大的麻烦，此时可以通过na.omit参数移除包含NA值的行，需要注意的是，在分析中要确保删除缺失数据是有意义的，na.omit会移除整行，不只是NA值，会删除许多有用的信息。

> datax  y
[1,]  1  3
[2,]  3  5
[3,] NA 68
[4,] 27 NA
[5,] 24  1
> na.omit(data)x y
[1,]  1 3
[2,]  3 5
[3,] 24 1
attr(,"na.action")
[1] 3 4
attr(,"class")
[1] "omit"

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