数据框由 5 个变量组成:
> head(list_outdegrees, 5)
Name OUTdegrees Followers Friends Statuses
1 Case_1 11 44423 4053 34518
2 Case_2 35 0 0 0
3 Case_3 13 41775 404 279384
4 Case_4 20 91952 0 108603
5 Case_5 13 31886 2885 4847
我最近asked在这个网站上如何使 R 中的零缺失，并被告知使用 na.strings 如 read.csv("filename.csv", na.strings="0") 。这很有效，但这并不完全是我所需要的，因为有时零是我的情况下的实际数据。
在上面的示例中，Case_2 缺少数据，因为 Followers、Friends 和 Statuses 变量是全为零。然而，在 Case_4 的情况下，零是实际的数据。
因此，仅当案例的三个变量(Followers、Friends 和 Statuses)为零时才会出现数据缺失。此外，无论是否缺少数据，OUT Degrees 始终具有一个值。
当且仅当Followers、Friends和Statuses是时，是否可以告诉R删除(或忽略)案例全为零？
最佳答案
您可以使用子集函数:
subset(list_outdegrees,Followers!=0 | Friends!=0 | Statuses!=0)
关于r - R 中缺失数据的某些模式，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/27465130/