¿Cómo reemplazar un valor en R?

Preguntado por: Juana Valenzuela  |  Última actualización: 10 de abril de 2022
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La función replace() en el lenguaje R se usa para reemplazar los valores en el vector de string x especificado con índices dados en la lista por los dados en valores.

¿Cómo reemplazar valores de un vector en R?

Lo que hay que hacer (lo que hago yo, mejor dicho) es convertir el factor en carácter o número o lo que sea hacer el replace(). No olvidemos hacer el resultado factor de nuevo. Recordad que los datos pueden ser vectores, filas o columnas de una matriz, filas o columnas de un dataframe, etc.

¿Cómo quitar los valores na en R?

R, también permite omitir los valores perdidos de un vector de datos usando las funciones na.omit y na.exlude:
  1. > na.omit(x)
  2. > na.exclude(x)
  3. > apply(is.na(data), 2, which) # Posición de NA por columna.

¿Cómo manipular datos en R?

verbos para manipular datos
  1. mutate() sirve para crear nuevas variables a partir de variables anteriores.
  2. select() sirve para seleccionar algunas columnas específicas o variables de nuestra tabla.
  3. filter() sirve para tomar variables según alguna condición.
  4. summarise() sirve para reducir muchos valores en un único resumen.

¿Cómo contar elementos en R?

Contar el número de filas en R
  1. Utiliza la función data.frame(table()) para contar el número de filas en R.
  2. Use la función count() para contar el número de filas en R.
  3. Usando la función ddply() para contar el número de filas en R.

Detección y Reemplazo de Valores Ausentes con RStudio!

38 preguntas relacionadas encontradas

¿Cómo contar datos faltantes en R?

Para contabilizar rápidamente la cantidad total de datos faltantes podemos sumar los elementos de la matriz resultante utilizando la función sum(). R interpreta el valor TRUE como 1 y FALSE como 0. Para ver cuántos datos faltantes tenemos por columna, una forma sencilla es utilizar la función summary().

¿Cómo ver el número de observaciones en R?

Use la función dim(cars) para conocer exactamente el número de filas y columnas. En el resultado observará que cars posee (50) filas (Observaciones) y (2) columnas (variables). También puede usar nrow(cars) para ver el número de filas y ncol(cars) para el número de columnas.

¿Cómo separar datos de una columna en R?

Dividir columna en dos columnas en R
  1. Utilice la función separate para dividir la columna en dos columnas en R.
  2. Utilice la función extract para dividir la columna en dos columnas en R.
  3. Utilice la función str_split_fixed para dividir la columna en dos columnas en R.

¿Qué es un tibble?

Los tibbles son data frames, pero modifican algunas características antiguas para hacernos la vida más fácil. R es un lenguaje viejo y algunas cosas que eran útiles hace 10 o 20 años actualmente pueden resultar inconvenientes.

¿Qué es %>%?

Es una sintaxis en cadena, de forma que el operador %> % coge el output ('la salida') de una sentencia de código y la convierte en el input ('el argumento') de una nueva sentencia. Al describir el código ponemos pensar en él como un “ENTONCES”.

¿Cómo eliminar los datos na en Rstudio?

Mediante combinaciones de teclas: desde dentro de R , presione Opciones + Comando + L , y eso debería ser para borrar la consola.

¿Cómo quitar un elemento de un vector en R?

Puedes eliminar un vector en R con la función rm o asignarle otro valor, como NULL .

¿Cómo usar Rbind en R?

rbind = unir agregando filas, cuando sabemos que los nombres de las columnas (variables), son iguales y están en el mismo orden. Hacemos lo mismo con los datos referentes al número de patatas de las parcelas Testigo y Tratadas. Comprobamos antes los nombres y el orden de las columnas.

¿Cómo ordenar los elementos de un vector en R?

La función order en R

La salida es un vector de índices, que en este ejemplo significa que si quieres ordenar el vector en orden ascendente, debes colocar el cuarto elemento primero (14), luego el tercero (25), después el primero (34) y el mayor valor será el segundo (47).

¿Qué es DBL en R?

dbl significa dobles, o números reales.

¿Qué hace Mutate en R?

Con la función mutate() podemos computar tranformaciones de variables en un data frame. A menudo, tendremos la necesidad de crear nuevas variables que se calculan a partir de variables existentes,mutate() nos proporciona una interface clara para realizar este tipo de operaciones.

¿Qué hace la librería Tidyverse?

Tidyverse es una colección de paquetes disponibles en R y orientados a la manipulación, importación, exploración y visualización de datos y que se utiliza exhaustivamente en ciencia de datos. El uso de Tidyverse permite facilitar el trabajo estadístico y la generación de trabajos reproducibles.

¿Cómo separar caracteres en R?

Utilice strsplit para dividir cadena por delimitador en R

El primer argumento de la función es el vector de caracteres que se va a dividir. En este caso, especificamos el carácter de espacio para separar cada palabra en la oración dada.

¿Cómo dividir un DataFrame?

Dividir el DataFrame utilizando el método groupby()

La función groupby() formará grupos basados en el valor de la columna Qualification . Luego extraemos las filas agrupadas por el método groupby() utilizando el método get_group() .

¿Cómo ver qué tipo de dato es en R?

El tipo de dato numérico en R está compuesto por tipos de datos double (reales) y enteros. Puedes comprobar si un objeto es numérico con la función mode o si la función is. numeric devuelve TRUE .

¿Cómo obtener el nombre de una columna en R?

Si escribimos entre corchetes “nombre”, obtendremos toda la columna nombre. Al escribir “grupo”, nos es devuelta toda la columna con ese nombre. De igual manera que con los índices, al escribir una coma dentro de los corchetes, estamos pidiendo con ello extraer elementos en más de una dimensión.

¿Qué hacer con los datos faltantes?

Alternativas para mitigar los datos faltantes: 1) Omitir variables con datos faltantes. 2) Omitir individuos en quienes hay datos faltantes. 3) Estimar (imputar) los datos faltantes donde estos son reemplazados con valores predichos desde los datos presentes.

¿Qué hacer con valores faltantes?

Existen multitud de procedimientos para aplicar cuando tenemos valores perdidos. Aunque básicamente existen dos aproximaciones posibles: Eliminar muestras o variables que tienen datos faltantes. Imputar los valores perdidos, es decir, sustituirlos por estimaciones.

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