在R语言中,inf代表无穷大,一个数学概念,用于描述超出了可表示数值的范围的量。R语言中的inf主要出现在数学运算结果无法在给定的数值范围内表示时。例如,当你尝试除以零时,R语言不会返回错误,而是会返回inf,表示正无限大。同样,-inf表示负无限大。这种处理在数学计算和统计分析中尤为重要,因为它允许程序继续执行而...
首先,我们可以创建一个包含Inf和-Inf值的向量,以便进行后续的演示。 example_vector<-c(1,2,Inf,4,-Inf,6,NA,8) 1. 在这个向量中,我们有几个数值,包括Inf和-Inf,此外我们还加入了NA值,以便展示如何同时处理这些不同类型的无效数据。 3. 去除Inf和-Inf值 在R中,我们可以利用逻辑索引(logical indexing)来...
而log2_foldchange就是我们需要的数据,发现里面有许多 NaN、 -Inf 、Inf ,想办法进行数据清洗。 >yeast==0# 逻辑判断数据中是否为0[,1][,2][,3][,4][,5][1,]TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE[2,]FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE[3,]TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE[4,]FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE[5,...
NaN:无意义的数,比如sqrt(-2), 0/0。 Inf:正无穷大 -Inf:负无穷大 NULL:不存在 下面是用程序来看: x<-c(0/1, 0/0, 1/0, NA, NULL) x [1] 0 NaN Inf NA #NULL意味着不存在 is.na(x) #看上去NaN是Na的一个子集 [1] FALSE TRUE FALSE TRUE is.nan(x) [1] FALSE TRUE FALSE FALSE ...
(1,NA,3),na.rm = T)```## 什么情况下会得到NA### 导入的Excel等数据中有空白单元格### 观测值中有缺失值### 转换数据是默认使用NA填充了缺失值## 处理NA### 简单粗暴删除 na.omit```{r}tibble(x=c(NA,1,3),y=c(2,NA,3)) %>% na.omit()```### 精细删除 drop_na```{r}df <...
R语言数据中的Inf处理 在数据分析的过程中,我们经常会遇到一些特殊的值,例如Inf。这些Inf值通常表示无穷大,可能是由于一些计算错误或数据导入问题引起的。妥善处理这些值对确保数据的准确性至关重要。本文将通过一个实际示例,展示如何在R语言中有效地识别和处理Inf值。
无穷大（超过R中的最大数)
无穷大（超过R中的最大数)
这几个都是R语言中的特殊值,都是R的保留字, NA:Not available 表示缺失值 用 is.na() 来判断是否为缺失值 NULL:表示空值,即没有内容 用 is.null() 来判断是否为空值 NaN:Not a Number,表示非数值 用 is.nan() 来判断是否为非数值 Inf:Infinite 表示无穷大 用 is.finite() is.infinite() 来判断是...
在R语言中,要删除矩阵中包含inf的行,可以按照以下步骤进行: 识别并提取出包含inf的行: 使用is.infinite()函数来检测矩阵中的元素是否为无穷大(inf),然后结合rowSums()或apply()函数来统计每行中inf的数量。 删除这些包含inf的行: 利用逻辑索引,仅保留那些不包含inf的行。 返回处理后的矩阵: 将处理后的矩阵赋值...