Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Избегайте значений NA при подмножении фрейма данных

Я пытаюсь получить время, когда была зарегистрирована максимальная температура за данный день, но у меня возникла проблема, когда в столбце температуры присутствует NA.

Я получаю максимальное значение температуры с помощью этого кода

tmax.today<-max(datos.today$temp,na.rm=TRUE)

и попытаться получить свое время с

hora.tmax.today<-datos.today$hora[datos.today$temp == tmax.today]

Класс объекта

class(hora.tmax.today)
[1] "POSIXct" "POSIXt"

и его значения

hora.tmax.today
[1] NA                     NA                     NA                    
[4] NA                     NA                     NA                    
[7] "0-01-01 12:00:00 UTC"

Но у него должно быть только значение, последнее (не беспокойтесь о дате, мне нужно только время). Если я посмотрю на данные, в наборе данных будет шесть строк с NA для температуры. Как я могу избежать значений NA?

заранее спасибо

r datetime subset
31.08.2017

  • Или, вы также можете, hora.tmax.today<- hora.tmax.today[!is.na(hora.tmax.today)] 31.08.2017
  • Или используйте which. См. пример здесь: stackoverflow.com/questions/43782875/ 31.08.2017
  • Предложение от @lmo сработало нормально, попробовал !is.na, но не смог найти правильный путь. Спасибо 31.08.2017

Ответы:


1

Вам не хватает which. Это возвращает индекс позиции для члена вектора, который удовлетворяет условию. См. использование ниже.

hora.tmax.today<-datos.today$hora[which(datos.today$temp == tmax.today)]
31.08.2017
  • Спасибо, что написали мой комментарий как ответ. @pacomet, взгляните на ссылку, которую я разместил в комментариях, которая должна объяснить, почему иногда это работает без which. 31.08.2017

    • 2

    Из комментария lmo правильная команда

    datos.today$hora[datos.today$temp == tmax.today & !is.na(datos.today$temp)]
    31.08.2017
    Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..