is.na() को Handle करना
is.na हर value को missing होने के लिए check करता है, एक classroom में empty seats ढूंढने की तरह। आप इसे अपने data में blanks ढूंढने या skip करने के लिए इस्तेमाल कर सकते हैं।
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Syntax
is.na(x)
x[!is.na(x)]
mean(x, na.rm = TRUE)is.na() Handle करना
is.na(x) एक vector के हर element को missing values (NA) के लिए test करता है, एक logical vector return करते हुए।
Analysis से पहले data clean करने के लिए यह essential है, क्योंकि कई functions या तो NA propagate करते हैं या इसे ignore करने के लिए na.rm = TRUE चाहते हैं। sum(is.na(x)) एक common idiom है यह count करने के लिए कि एक vector में कितनी missing values हैं।
Warning:
- missing values test करने के लिए कभी सीधे x == NA से compare न करें -- यह हमेशा NA return करता है, TRUE/FALSE नहीं।
- इसकी बजाय is.na(x) इस्तेमाल करें।
उदाहरण: Handling is.na()
values <- c(10, NA, 25, NA, 30)
print(is.na(values))
cat("Number of missing values:", sum(is.na(values)), "\n")
clean_values <- values[!is.na(values)]
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{# common_mistakes/chapter_summary/browser_support: on Hindi pages the
view already swaps in the hi_ translation fields (or blanks these
out if untranslated), so this renders correctly for both languages
without a lang_code check here. #}
आम गलतियां
x == NAसे missing values test करना, जो हमेशाNAदेता है;is.na(x)इस्तेमाल करें।- यह भूल जाना कि
NaN,is.na()मेंNAcount होता है, लेकिनNA,NaNनहीं है। !is.na()सेNAremove करना और result save करना भूल जाना, क्योंकि original unchanged रहता है।
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