R: 欠損値 NA の取り扱い

UB3/informatics/r/na

このページの最終更新日: 2022/05/21

  1. 概要: R 欠損値 NA とは
    • NA に関連する関数
  2. NA を使って全て非有意のデータを除く

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概要: R 欠損値 NA とは

R には NA, Inf, NULL などの数値でない値がある。このページでは、NA とその取り扱いについてまとめる。

いくつかメモ。

  • NA は数でないので、イコールなどの概念は成り立たない。たとえば 1 == 1 とすると TRUE となるが、NA == NA だと NA という答えが返ってくる。ある値が NA であるかどうかは、== ではなく is.na 関数を使って調べる。
  • 同じ大きさのデータフレーム A, B があり、A に NA があるとき、C = A + B とすると、A の NA の位置に NA が入る。他の位置は足し算になる。これを使って「A が NA なら B も NA」を実行できそう。
  • 参考: 欠損データの処理 は良いページ。

NA に関連する関数

is.na

欠損値 NA かどうか。このほか、is.null, is.nan, is.finite, is.infinite などがあり、同様の使い方ができる。

応用の範囲が非常に広い。

  • sum(is.na(A)) で NA の個数
  • which(is.na(A)) で NA の場所
  • any(is.na(A)) で、1 個でも NA があれば TRUE

na.omit

データフレームに対して使用する (1)。NA が一つでも含まれる行を取り除く。

na.rm

関数でなく、一部の関数に含まれるオプション。例えば sum 関数で sum(A) とすると、A に NA が含まれる場合は合計が計算されず、結果も NA になってしまう。しかし、sum(A, na.rm = TRUE) とすると、NA を除いて合計を計算する。


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NA を使って全て非有意のデータを除く

P < 0.05 などの基準を決めて、その値を全て NA にする方法。

まずデータの準備をする。p value のデータフレーム A と、データのデータフレーム B がある状態を作ってみる。

a1 = abs(rnorm(n=100, m=0.03, sd=0.02))
a2 = abs(rnorm(n=100, m=0.03, sd=0.02))
b1 = abs(rnorm(n=100, m=20, sd=5))
b2 = abs(rnorm(n=100, m=20, sd=5))
A = data.frame(data1_pval = a1, data2_pval = a2)
B = data.frame(data1 = b1, data2 = b2)


これで A, B が以下のように作成される。一部のデータしか示していないが、2 x 100 のデータフレームである。

NAを除く方法 NAを除く方法

A が p 値で、a1 のヒストグラムは以下のようになっている。大雑把に、3 分の 1 か 4 分の 1 ぐらいが P > 0.05 に見える。

R P 値のヒストグラム

A_NA という変数を作り、0.05 以上の値に NA を代入する。

A_NA = A
A_NA[A_NA >= 0.05] <- NA

R P 値のヒストグラム

試しに A_NA に is.na 関数を使ってみると、TRUE または FALSE が返される。

R is.na の結果

これを使って、「A が NA ならば B も NA」としたい。A と B を別々のデータフレームとして扱ってきたが、一つにした方が見やすいようである。A_NA と B を結合して C にする。データフレームの取り扱い も参照のこと。

C = cbind(A_NA, B)

データフレームC

このデータフレームに対して、いくつかのパターンで NA を用いた置換をしてみる。


D = C[!is.na(C$data1_pval),]

まず、! は is.na の逆をとるという意味なので、以下は is.na が FALSE であるものが D に保存される。つまり、data1_pval が NA のものが除かれる。行の 4, 11, 12 が除かれている。

最後のコンマは、行方向にこれを行うという意味。これがないとエラーになる。

is.na は TRUE または FALSE を返すので、D = C[is.na(C) == FALSE,] としても同じ結果になる。コンマの位置が少しわかりにくいが、これは FALSE でなく条件式全体にかかっている。

データフレームD

E = C[is.na(C$data1_pval),]

! を除くと、is.na が TRUE であるものが E に保存される。D = C[is.na(C) == TRUE,] としても同じである。

データフレームE

F <- C[(!is.na(C$data1_pval)) & (!is.na(C$data2_pval)),]

F <- C[(is.na(C$data1_pval) == FALSE) & (is.na(C$data2_pval) == FALSE),]

この 2 つは同じ意味である。& は「A かつ B」の演算子なので、data1_pval と data2_pval が両方とも NA でない行を選択することになる。

データフレームF

G <- C[(is.na(C$data1_pval)) & (is.na(C$data2_pval)),]

G <- C[(is.na(C$data1_pval) == TRUE) & (is.na(C$data2_pval) == TRUE),]

同じように、data1_pval と data2_pval が両方とも NA である行を選択する場合。

データフレームG

H <- C[(is.na(C$data1_pval)) | (is.na(C$data2_pval)),]

H <- C[(is.na(C$data1_pval) == TRUE) | (is.na(C$data2_pval) == TRUE),]

& の代わりに or 演算子 | を使うと、「data1_pval または data2_pval が NA である行」を選択できる。

データフレームH

I <- C[(!is.na(C$data1_pval)) | (!is.na(C$data2_pval)),]

I <- C[(is.na(C$data1_pval) == FALSE) | (is.na(C$data2_pval) == FALSE),]

data1_pval または data2_pval に NA でないものが含まれていれば OK という書き方。つまり、G の両方 NA のものだけが除外されることになる。

最後になってしまったが、見出しの 全て非有意のものを除く の方法がこれになる。

データフレームI
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References

  1. 欠損値. Link: Last access 2022/05/17.
  2. How to Use is.na in R with examples. Link: Last access 2022/05/18.

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