r语言读取了一数据集并存储在变量“dataframe”中。缺失值以na表示。下列哪行代码

下列代码将从R语言中的数据集中删除包含缺失值（NA）的行：

dataframe <- na.omit(dataframe)

na.omit()函数将从数据集中删除所有包含缺失值的行，并将处理后的数据重新赋值给变量“dataframe”。这样做可以有效地清除缺失值数据并使得分析和建模更为准确可靠。

相关问题

r语言dataframe去除缺失值

在 R 语言中，可以使用 na.omit() 函数来去除 dataframe 中的缺失值。该函数会返回一个新的 dataframe，其中所有包含缺失值的行都被删除了。

例如，假设有一个名为 df 的 dataframe，其中包含一些缺失值，可以使用以下命令来去除缺失值并创建一个新的 dataframe：

new_df <- na.omit(df)

如果想要在原始 dataframe 上直接删除缺失值，可以使用以下命令：

df <- na.omit(df)

需要注意的是，这种方法会改变原始 dataframe，因此需要谨慎使用。另外，如果 dataframe 中包含大量缺失值，可以考虑使用其他方法来填补这些缺失值，而不是直接删除这些行。

查找dataframe数据中某一属性是否有缺失值的代码

可以使用 `isnull()` 函数来查找 DataFrame 数据中某一属性是否有缺失值。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含缺失值的 DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily'],
        'age': [25, 32, None, 19, 27],
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'M', 'F']}
df = pd.DataFrame(data)

# 检查 'age' 属性是否有缺失值
print(df['age'].isnull())

运行上面的代码后，将输出以下结果：

0    False
1    False
2     True
3    False
4    False
Name: age, dtype: bool

其中，返回的结果是一个布尔型的 Series，表示每个元素是否为缺失值。如果某个元素是缺失值，则对应位置的值为 `True`，否则为 `False`。如果需要统计某一属性中缺失值的数量，可以使用 `sum()` 函数。例如：

# 统计 'age' 属性中缺失值的数量
print(df['age'].isnull().sum())

运行上面的代码后，将输出以下结果：

1

表示 'age' 属性中有 1 个缺失值。