7.7 Lidando com dados faltantes

Dados faltantes (NAs) são inevitáveis e em qualquer processamento de dados reais nós precisamos determinar se existem dados faltantes e a quantidade de observações válidas. É importante também, saber o efeito que eles tem nos cálculos, as funcionalidades para identificá-los e substituí-los se necessários.

Vamos substituir alguns valores da prec_alt por NA para poder tratar de dados faltantes usando as diferentes funcionalidades que o oferece para isso.

prec_alt[c(3, 4, 11)] <- NA
prec_alt
#> jan fev mar abr mai jun jul ago set out nov dez 
#> 250 200  NA  NA   0  NA  21  42 100 120  NA 208

7.7.1 Identificação e remoção de `NA`s

Para identificar NAs em um vetor, a função específica para isso é a is.na().

is.na(prec_alt)
#>   jan   fev   mar   abr   mai   jun   jul   ago   set   out   nov   dez 
#> FALSE FALSE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE

Também podemos usá-la aninhada com a função which() para obter os índices dos elementos faltantes.

which(is.na(prec_alt))
#> mar abr jun nov 
#>   3   4   6  11

Novos usuários do R tentam identificar dados faltantes com a expressão:

prec_alt == NA
#> jan fev mar abr mai jun jul ago set out nov dez 
#>  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA

O que produzirá somente NAs mesmo que o vetor testado possua algum NA. Isso ocorre pela regra de qualquer operação com NAs resulta em NAs.

Para verificar se há algum dado faltante em um vetor usamos a função anyNA() e para quantificar o total de observações faltantes combinamos as expressões sum() e is.na():

anyNA(prec_alt)
#> [1] TRUE
sum(is.na(prec_alt))
#> [1] 4

A remoção dos elementos faltantes de um vetor é moleza. É só combinar o operador negação ! e is.na() por indexação lógica:

prec_alt[!is.na(prec_alt)]
#> jan fev mai jul ago set out dez 
#> 250 200   0  21  42 100 120 208
# outra forma equivalente
#prec_alt[-which(is.na(prec_alt))]

Uma alternativa mais sofisticada é a função na.omit(). Ela não só remove os valores faltantes, mas como também guarda a localização dos dados faltantes. Esta informação é armazenada na lista de atributos do vetor.

prec_alt_sem_falt <- na.omit(prec_alt)
attributes(prec_alt_sem_falt)
#> $names
#> [1] "jan" "fev" "mai" "jul" "ago" "set" "out" "dez"
#> 
#> $na.action
#> mar abr jun nov 
#>   3   4   6  11 
#> attr(,"class")
#> [1] "omit"

As posições originais dos dados faltantes descartados podem ser obtidas com:

attr(
  x = prec_alt_sem_falt,
  which = "na.action"
)
#> mar abr jun nov 
#>   3   4   6  11 
#> attr(,"class")
#> [1] "omit"

Quando trabalhamos com vetores grandes que contenham várias falhas é útil saber a posição da sequência de dados consecutivos válidos mais longa. A função na.contiguous() retornará somente elementos daquela sequência.

prec_alt_val_long <- na.contiguous(prec_alt)
prec_alt_val_long
#> jul ago set out 
#>  21  42 100 120 
#> attr(,"na.action")
#> [1]  1  2  3  4  5  6 11 12
#> attr(,"class")
#> [1] "omit"
#> attr(,"tsp")
#> [1]  7 10  1

7.7.2 Indexação com `NA`s

Suponha que queremos extrair um conjunto de elementos de prec_clim baseado em inds_na.

prec_alt > 220
#>   jan   fev   mar   abr   mai   jun   jul   ago   set   out   nov   dez 
#>  TRUE FALSE    NA    NA FALSE    NA FALSE FALSE FALSE FALSE    NA FALSE

O interesse é extrair os valores de prec_clim quando a prec_alt superou 220 mm. A expressão para essa seleção é:

prec_clim[prec_alt > 220]
#> [1] 230  NA  NA  NA  NA

o resultado da filtragem foi um vetor com o resultado da condição de prec_clim para qual prec_alt > 220 e também NAs. Isto é um resultado que provavelmente ninguém deseja.

Se nós queremos extrair os valores de prec_clim para os quais prec_alt não é faltante e também superior a 220 nós devemos usar a seguinte expressão:

prec_clim[!is.na(prec_alt) & prec_alt > 220]
#> [1] 230

A moral da história aqui é que na prática quando você tem NAs em índices (ou seja, nos valores de qualquer vetor dentro do colchetes) o pode retornar algo diferente do que era esperado.

Uma função para filtragem de dados que é capaz de dar conta disso mais prontamente é função subset() (que pode ser traduzida como subconjunto) que recebe os dados no primeiro argumento (x) e a expressão lógica no segundo (argumento subset de mesmo nome da função).

subset(
  x = prec_clim,
  subset = prec_alt > 220
)
#> [1] 230

7.7.3 Efeito de `NAs` em funções

Na seção 5.2.3 vimos que qualquer operação com NA resulta em NA. Algumas funções úteis merecem ser enfatizadas quando usadas em vetores com dados faltantes.

A função range() retorna a amplitude de variação dos valores em um vetor.

range(prec_alt)
#> [1] NA NA

Como prec_alt possui dados faltantes ela retornará NA. Assim como várias outras funções matemáticas básicas no a função range() permite especificar o argumento na.rm = TRUE para calcular o resultado após omitir os valores faltantes.

range(prec_alt, na.rm = TRUE)
#> [1]   0 250

Logo, prec_alt varia de um mínimo 0 a um máximo de 250.

Diversas funções tem essa funcionalidade, entre elas as mais usadas para estatísticas descritivas, como:

# prec máx. mensal
max(prec_alt, na.rm = TRUE)
#> [1] 250
# pŕec min mensal
min(prec_alt, na.rm = TRUE)
#> [1] 0
# prec total anual
sum(prec_alt, na.rm = TRUE)
#> [1] 941
# prec média
mean(prec_alt, na.rm = TRUE)
#> [1] 117.625
# mediana da prec 
median(prec_alt, na.rm = TRUE)
#> [1] 110
# desvio padrão
sd(prec_alt, na.rm = TRUE)
#> [1] 93.87216
# variância
var(prec_alt, na.rm = TRUE)
#> [1] 8811.982

A função summary() fornece um resumo estatístico de uma variável, incluindo: mínimo, 1° quartil, mediana, média, 3° quartil, máximo e o número de casos faltantes (se aplicável).

summary(prec_alt)
#>    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max.    NA's 
#>    0.00   36.75  110.00  117.62  202.00  250.00       4