確定了缺失值的位置以后，你需要在進(jìn)一步分析數(shù)據(jù)之前以某種方式刪除這些缺失值。原因

是，含有缺失值的算術(shù)表達(dá)式和函數(shù)的計(jì)算結(jié)果也是缺失值。舉例來說，考慮以下代碼：

x <- c(1, 2, NA, 3)

y <- x[1] + x[2] + x[3] + x[4]

z <- sum(x)

由于x中的第3個(gè)元素是缺失值，所以y和z也都是NA（缺失值）。

好在多數(shù)的數(shù)值函數(shù)都擁有一個(gè)na.rm=TRUE選項(xiàng)，可以在計(jì)算之前移除缺失值并使用剩余

值進(jìn)行計(jì)算：

x <- c(1, 2, NA, 3)

y <- sum(x, na.rm=TRUE)

這里， y等于6。

在使用函數(shù)處理不完整的數(shù)據(jù)時(shí)，請(qǐng)務(wù)必查閱它們的幫助文檔（例如， help(sum)），檢查

這些函數(shù)是如何處理缺失數(shù)據(jù)的。函數(shù)sum()只是我們將在第5章中討論的眾多函數(shù)之一，使用

這些函數(shù)可以靈活而輕松地轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)。

你可以通過函數(shù)na.omit()移除所有含有缺失值的觀測(cè)。 na.omit()可以刪除所有含有缺

失數(shù)據(jù)的行。