🕳️R缺失值与空值处理（na.omit & evanverse::is_void）

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1. na.omit：批量去除含有NA的行

  • 用于数据框、向量、时间序列等，返回“无NA”的完整观测
  • 行号会被重置为原行号（行名不变）

2. evanverse::is_void()：更通用的“空值”判定

函数设计

is_void() 来自 evanverse 包，设计用于灵活判定以下多种“无效/空值”：
  • NA
  • NULL
  • 空字符串 ""
  • 可选：分别控制每种类型是否计为空

参数说明

  • x：向量或列表（支持混合类型）
  • include_na：是否将NA判为空（默认TRUE）
  • include_null：是否将NULL判为空（默认TRUE）
  • include_empty_str：是否将""判为空（默认TRUE）

代码定义

示例与进阶用法

进阶场景

  • 适用于清理既有 NA、又有""、还可能混入 NULL的数据集
  • 可用于判断列表、数据框中哪一行/列/元素是“全空”或“部分空”
  • 可作为复杂数据导入、整合、去冗余的前置数据清理工具

与基础R判空函数对比

功能
is.na
na.omit
is_void（evanverse）
识别 NA
✔
✔
✔
识别 NULL
×
×
✔（可选）
识别空字符串
×
×
✔（可选）
支持向量/列表
✔
✔
✔（列表递归）
参数自定义
×
×
✔
适用范围
仅NA
仅NA
NA、NULL、"" 可灵活扩展

3. 场景推荐与组合技巧

  • 用 na.omit() 快速剔除含 NA 行
  • 用 is_void() 做更灵活的批量判空/数据清洗、特别是数据导入和日志/接口返回等不标准“空值”场景
  • 可结合 apply()、purrr::map() 等函数，对数据框或嵌套结构做批量空值检测
本页可补充其它如is.na()、complete.cases()、tidyr::drop_na()等判空方法。
如需结合evanverse包更多实用工具，请补充用例或实际项目经验。
 
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