scale函数中的na.rm = TRUE
时间: 2024-02-06 19:12:49 浏览: 35
在R语言的scale()函数中,na.rm = TRUE是一个可选参数,用于指定在计算均值和标准差时是否要忽略缺失值。如果na.rm = TRUE,则会在计算均值和标准差时忽略缺失值,否则将包含缺失值的列或行标记为NA。
例如,如果有一个名为mat的矩阵,其中一些元素为缺失值NA,可以使用以下代码将其列标准化并忽略缺失值:
```
mat <- matrix(c(1, 2, NA, 4, 5, 6), nrow=2)
mat_col_scaled <- scale(mat, center=TRUE, scale=TRUE, na.rm=TRUE)
```
这里的na.rm=TRUE表示忽略缺失值,即对于每列,仅使用非缺失值计算均值和标准差。如果na.rm=FALSE(默认值),则会将包含缺失值的列或行标记为NA,并返回一个有NA值的向量或矩阵。
相关问题
62 <- scale(dat62, center = TRUE, scale = TRUE) Error in colMeans(x, na.rm = TRUE) : 'x'必需为数值
这个错误是因为`dat62`数据集中有缺失值或非数值类型的列。`scale()`函数只能对数值类型的数据进行标准化,因此需要先将数据集中的缺失值或非数值类型的列进行处理。你可以使用`complete.cases()`函数来删除数据集中的缺失值,例如:
```
dat62 <- dat62[complete.cases(dat62),]
```
然后再使用`scale()`函数对数据集进行标准化:
```
dat62 <- scale(dat62, center = TRUE, scale = TRUE)
```
这样就可以成功对数据集进行标准化了。
persp(x = seq(0, 1, length.out = nrow(z)), y = seq(0, 1, length.out = ncol(z)), z, xlim = range(x), ylim = range(y), zlim = range(z, na.rm = TRUE), xlab = NULL, ylab = NULL, zlab = NULL, main = NULL, sub = NULL, theta = 30, phi = 30, r = sqrt(3), d = 1, scale = TRUE, expand = 1, col = "white", border = NULL, ltheta = -135, lphi = 0, shade = NA, box = TRUE, axes = TRUE, nticks = 5, ticktype = "simple") 这串代码画出来的图左侧会多出几根线是怎么回事
这个现象可能是因为 `persp` 函数的 `border` 参数默认为 `NA`,即没有边框。如果想要去除这些额外的线条可以将 `border` 参数设置为空字符串即可。以下是修改代码后的示例:
```r
persp(x = seq(0, 1, length.out = nrow(z)),
y = seq(0, 1, length.out = ncol(z)),
z, xlim = range(x), ylim = range(y),
zlim = range(z, na.rm = TRUE),
xlab = NULL, ylab = NULL, zlab = NULL,
main = NULL, sub = NULL,
theta = 30, phi = 30, r = sqrt(3), d = 1,
scale = TRUE, expand = 1,
col = "white", border = "", ltheta = -135, lphi = 0,
shade = NA, box = TRUE, axes = TRUE, nticks = 5,
ticktype = "simple")
```
在这个示例中,将 `border` 参数设置为空字符串即可解决左侧多出线条的问题。