¿Cómo cambiar n a por cero?

¿Cómo cambiar n a por cero?

Sustituir na por 0 en la columna específica r

Cero a la potencia de cero, denotado por 00, es una expresión matemática sin valor acordado. Las posibilidades más comunes son 1 o dejar la expresión sin definir, existiendo justificaciones para cada una de ellas, dependiendo del contexto.

En álgebra y combinatoria, el valor generalmente acordado es 00 = 1, mientras que en análisis matemático, la expresión se deja a veces sin definir. Los lenguajes de programación y los programas informáticos también tienen formas diferentes de tratar esta expresión.

Muchas fórmulas ampliamente utilizadas que implican exponentes de números naturales requieren que 00 se defina como 1. Por ejemplo, las siguientes tres interpretaciones de b0 tienen tanto sentido para b = 0 como para enteros positivos b:

Cuando se trabaja con polinomios, es conveniente definir 00 como 1. Un polinomio (real) es una expresión de la forma a0x0 + ⋅⋅ + anxn, donde x es una indeterminada, y los coeficientes an son números reales. Los polinomios se suman por términos y se multiplican aplicando la ley distributiva y las reglas habituales de los exponentes. Con estas reglas algebraicas de manipulación, los polinomios forman un anillo R[x]. El polinomio x0 es la identidad multiplicativa del anillo de polinomios, lo que significa que es el elemento tal que x0 por cualquier polinomio p(x) es simplemente p(x).[2] Los polinomios se pueden evaluar especializando x en un número real. Más precisamente, para cualquier número real r, existe un único homomorfismo unital de álgebra R evr : R[x] → R tal que evr(x) = r. Como evr es unital, evr(x0) = 1. Es decir, r0 = 1 para cada número real r, incluido el 0. El mismo argumento se aplica sustituyendo R por cualquier anillo[3].

¿Cómo puedo deshacerme de los valores NA?

Para eliminar todas las filas que tienen NA, podemos utilizar la función na. omit. Por ejemplo, si tenemos un marco de datos llamado df que contiene algunos valores NA, podemos eliminar todas las filas que contienen al menos un NA utilizando el comando na. omit(df).

¿Cómo se sustituye por 0 en R?

La forma más fácil y versátil de sustituir los NA por ceros en R es utilizando la función REPLACE_NA(). La función REPLACE_NA() forma parte del paquete tidyr, toma un vector, una columna o un marco de datos como entrada y sustituye los valores perdidos por un cero.

¿Cómo se sustituyen los valores perdidos por NA en R?

Entonces, ¿cómo se sustituyen los valores perdidos con un código R básico? Para reemplazar los valores perdidos, primero se identifican los NA con la función is.na() y el operador $. A continuación, se utiliza la función min() para reemplazar los NA con el valor más bajo.

R sustituye na por 0 en varias columnas

¿Es esto posible? Normalmente acabo cambiando los valores uno por uno. ¿Hay alguna forma de usar el buscador/reemplazador (ctrl+h) para buscar el error #N/A y reemplazarlo por, digamos, sólo el número cero?

Probablemente sería más fácil añadir algo a la fórmula que está dando ese resultado (asumiendo que es una fórmula). Busque en el foro sobre el manejo de errores o la eliminación de errores, debe haber un montón de mensajes al respecto.

¿Es posible? Yo suelo acabar cambiando los valores uno a uno. ¿Hay alguna forma de usar el buscador/reemplazador (ctrl+h) para buscar el error #N/A y reemplazarlo con, por ejemplo, el número cero?

¿Es esto posible? Normalmente termino cambiando los valores uno por uno. ¿Existe una forma de utilizar el buscador/reemplazador (ctrl+h) para buscar el error #N/A y sustituirlo por, digamos, sólo el número cero?

R sustituir na por 0 tidyverse

Las opciones híbridas de dplyr son ahora alrededor de un 30% más rápidas que las reasignaciones del subconjunto de R base. En un marco de datos de 100M de puntos de datos, mutate_all(~replace(., is.na(.), 0)) funciona medio segundo más rápido que la opción d[is.na(d)] <- 0 de R base. Lo que uno quiere evitar específicamente es usar un ifelse() o un if_else(). (El análisis completo de 600 pruebas duró más de 4,5 horas, principalmente debido a la inclusión de estos enfoques). Consulte los análisis de referencia más abajo para ver los resultados completos.

Si está luchando con marcos de datos masivos, data.table es la opción más rápida de todas: 40% más rápido que el enfoque estándar de Base R. También modifica los datos en su lugar, permitiéndole efectivamente trabajar con casi el doble de datos a la vez.

Cuando los conjuntos de datos se hacen más grandes, el replace_na de Tidyr se ha adelantado históricamente. Con la colección actual de 100 millones de puntos de datos, funciona casi tan bien como un bucle For de R. Tengo curiosidad por ver lo que ocurre con marcos de datos de diferente tamaño.

Nota sobre mi uso de Numéricos: Si usted tiene un conjunto de datos de enteros puros, todas sus funciones se ejecutarán más rápido. Por favor, vea el trabajo de alexiz_laz para más información. No recuerdo haber encontrado un conjunto de datos que contenga más de un 10-15% de enteros, por lo que estoy realizando estas pruebas en marcos de datos totalmente numéricos.

R sustituir na en la columna

Me gustaría reemplazar las celdas NA que están dentro de una extensión especificada (aquí área rectangular definida por drawExtent en el código de abajo) de un objeto raster. Mi idea era utilizar las funciones cellsFromExtent y extract para extraer las celdas NA dentro de una extensión del raster y asignar el valor 250 a estas celdas. Finalmente, las celdas NA del raster que están dentro de la extensión deberían tener el valor 250 y las otras celdas NA que están fuera de la extensión mantendrían el valor NA. Entonces, ¿cómo puedo cambiar los valores de las celdas NA en un objeto raster utilizando un subconjunto geográfico del raster como condición? Aquí está el principio de un código:

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