R: 缺失值 & 查看变量类型

###################################################

问题：缺失值   18.5.2

         有关处理缺失值的各种方法有什么？各自的适用场景、

解决方案：

         na.fail(向量a) ： 有 NA 则返回错误，无 NA 则返回原向量 a

         na.omit(向量a) ： 返回删除 NA 后的向量 a

         attr(na.omit(a),"na.action") : 返回 NA 的下标。。

讨论扩展：

         is.na(leadership[,6:10])

                   # 用函数na.rm = TRUE可以排除缺失值

                   # na.omit()可以移除所有含有缺失值的行。newdata <- na.omit(leadership);

    is.na(irirugs);  #生成一个与X维数相同的布尔矩阵（向量）。

    colSums(iris)  #iris,中某列如果有空，则返回NA，

另请参阅：

###################################################

问题：查看变量类型   18.4.27 

         怎么查看一个变量的：类型、、结构 、等其他信息 ？？

解决方案：

         class(iris)   #[1] "data.frame"

         class(iris$Sepal.Length)   #[1] "numeric"

         class(iris$Species)    #[1] "factor"

        

         dim(iris)    #[1] 150   5  #对 data.frame 有效

         attributes(iris)    #综合输出所有行名、列名、以及class结果。     

         str(iris)    #显示每个变量的行列数和类型  

        

         mode(iris$Sepal.Length)    #[1] "numeric"

         typeof(iris$Sepal.Length)    #[1] "double"

讨论扩展：18.5.2

         class(): 查看变量类型，vector、data.frame、matrix、factor、list

         mode(): 查看数据大类，character、numeric、logical

                            as.character()    #as.character(unlist(data[,2]))

                            as.numeric()  字符 -> 数值

                            as.logical()  字符 -> 逻辑

         typeof(): 查看数据细类，integer、double、single、float

另请参阅：