¿Cómo usar is.na en R?

En este artículo discutiremos cómo usar is.na en el lenguaje de programación R.

is.na se usa para verificar los valores NA presentes en los datos dados y devolver VERDADERO si el valor es NA, de lo contrario FALSO

Sintaxis :

is.na(data)

donde, los datos son un vector/marco de datos

is.na() se puede usar con otros métodos para agregar más significado al requisito. Para contar los valores NA totales presentes en los datos, tenemos que usar la función sum()

Sintaxis :

sum(is.na(data))

Para obtener las posiciones donde están los valores NA, usando la función which()

Sintaxis :

which(is.na(data))

Uso de is.na en vector

Un vector es una estructura de datos que puede almacenar elementos de múltiples tipos de datos. 

Ejemplo: programa R para obtener y contar valores NA en un vector

# create a vector
data = c(1, 2, 3, NA, 45, 34, NA, NA, 23)
  
# display
print(data)
  
# get NA values
print(is.na(data))
  
# count NA values
print(sum(is.na(data)))
  
# get the NA index positions
print(which(is.na(data)))

Producción:

[1] 1 2 3 NA 45 34 NA NA 23

[1] FALSO FALSO FALSO VERDADERO FALSO FALSO VERDADERO VERDADERO FALSO

[1] 3

[1] 4 7 8

Uso de is.na en marco de datos

Un dataframe es una estructura de datos que puede almacenar elementos de múltiples tipos de datos en filas y columnas.

Ejemplo: programa R para contar NA y obtener valores de NA en un marco de datos

# create a dataframe with 3 columns
data=data.frame(column1=c(1,2,NA,34),
                column2=c(NA,34,56,NA),
                column3=c(NA,NA,32,56))
  
# display
print(data)
  
# get NA values
print(is.na(data))
  
# count NA values
print(sum(is.na(data)))
  
# get the NA index positions
print(which(is.na(data)))

Producción:

Podemos usar la función sapply() para obtener los valores NA totales en el marco de datos.

Sintaxis:

sapply(marco de datos, función(variable) suma(es.na(variable)))

dónde

• dataframe es el dataframe de entrada
• la función es obtener la suma de NA en cada columna

Ejemplo : uso de is.na en un marco de datos

# create a dataframe with 3 columns
data=data.frame(column1=c(1,2,NA,34),
                column2=c(NA,34,56,NA),
                column3=c(NA,NA,32,56))
  
# display
print(data)
  
# get count of NA in each column
print(sapply(data, function(x) sum(is.na(x))))

Producción: