na.qmd

# NA {#na}

```{r echo=FALSE}
load("variable.RData")
```

## NA とは

::: callout-tip
```{r echo=FALSE}
i <- i + 1
```

TIP `r sprintf("%03d", i)` NA とは
:::

エクセルや CSV などからデータをインポートする際に、データの入っていないセルは NA と表示されます。

```{r include=FALSE}
df <- read.table(text = "Factor, Character, Double
1,Sato,
,Takahashi,2.7
3,,3.4", 
header = TRUE, 
colClasses=c("factor", "character", "double"), 
sep=",")
df[2,"Factor"] <- NA
df[3,"Character"] <- NA
df[1,"Double"] <- NA

library(DT)
```

まず、データフレームを用意します。それぞれ、データ型を表している列名になっています。

RStudio でデータフレームを表示させると、通常は `NA` と表示されます。なお、RStudio 上では、Factor は `NA` とは表示されないようです。

```{r echo=FALSE}
rowCallback <- c(
    "function(row, data){",
    "  for(var i=0; i<data.length; i++){",
    "    if(data[i] === null){",
    "      $('td:eq('+i+')', row).html('NA')",
    "        .css({'color': 'rgb(151,151,151)', 'font-style': 'italic'});",
    "    }",
    "  }",
    "}"  
  )
DT::datatable(df, options = list(rowCallback = JS(rowCallback)))
```

NA かどうかを確認するには、`is.na()` 関数を使います。

```{r}
is.na(df[2,"Factor"])
```

```{r}
is.na(df[3,"Character"])
```

```{r}
is.na(df[1,"Double"])
```

## 数える

::: callout-tip
```{r echo=FALSE}
i <- i + 1
```

TIP `r sprintf("%03d", i)` 指定した列の `NA` を数える
:::

```{r eval=FALSE}
sum(is.na(df$Double))
```

## 置き換え

::: callout-tip
```{r echo=FALSE}
i <- i + 1
```

TIP `r sprintf("%03d", i)` すべての列の置き換え
:::

すべての列の NA を 0 に置き換えます。ただし、Factor 型のレベルに 0 がないと警告が出ます。

```{r eval=FALSE}
df[is.na(df)] <- 0
```
```{r echo=FALSE}
df2 <- df
df2[is.na(df2)] <- 0
DT::datatable(df2, options = list(rowCallback = JS(rowCallback)))
```

::: callout-tip
```{r echo=FALSE}
i <- i + 1
```

TIP `r sprintf("%03d", i)` 指定した列の置き換え
:::

Double 列の `NA` を 0 に置き換えます。

```{r eval=FALSE}
df[is.na(df$Double),"Double"] <- 0
```
```{r echo=FALSE}
df2 <- df
df2[is.na(df2$Double),"Double"] <- 0
DT::datatable(df2, options = list(rowCallback = JS(rowCallback)))
```


```{r echo=FALSE}
save(i, file = "variable.RData")
```