R语言筛选dataframe中特定数值并将其编码为缺失值NA、例如、筛选dataframe中age数据列的值为999的行并将数据列值重新编码为缺失值NA

R语言缺失值：is.na函数查看数据对象中是否包含缺失值NA、特定数据编码为编码为缺失值NA、na.rm=TRUE参数获得有效的计算结果、complete.cases函数筛选数据、na.omit函数

R语言计算dataframe中指定数据列的值为缺失值的样本个数（行的个数）

R语言使用na.omit函数删除向量数据中的缺失值（NA值）

R语言读取（加载）txt格式数据为dataframe、查询dataframe中指定字段（数据列）存在缺失值的行

R语言使用is.na函数计算dataframe数据中指定数据列包含缺失值的行索引值、使用sd函数计算指定数据列的标准差（删除缺失值之后计算）

R语言使用rowMeans函数、rowSums计算dataframe中的所有数据行的行数据平均值和加和（数据列函数类似）、不处理NA值的计算结果、包含缺失值的结果也为缺失值

R语言读取（加载）txt格式数据为dataframe、获取dataframe数据中不包含缺失值的行的索引

R语言读取（加载）txt格式数据为dataframe、查询dataframe中指定字段（数据列）存在缺失值的行索引（index）

R语言读取（加载）txt格式数据为dataframe、按照指定字段（数据列）对dataframe进行降序排序、设置na.last参数指定缺失值排序到最后

pandas返回dataframe中指定数据列包含缺失值的数据行（rows with missing values in specific column of dataframe）