方法一:使用is.finite()函数 可以使用is.finite()函数来判断数据是否为有限值。然后,使用逻辑索引来删除无穷大值。 # 创建一个包含无穷大值的向量x<-c(1,2,Inf,4,5)# 使用逻辑索引删除无穷大值x<-x[is.finite(x)] 1. 2. 3. 4. 5. 这将返回一个不包含无穷大值的向量。 方法二:使用is.infinite(...
最后,你应该验证数据是否成功去除了无穷大(inf)的值。你可以使用与步骤二相同的代码来检查数据中是否还存在无穷大(inf)的值。 has_inf<-any(!is.finite(data$column_name)) 1. 如果has_inf为FALSE,则说明数据中不再存在无穷大(inf)的值。 总结 在本文中,我们介绍了如何使用R语言去除单列数据中的无穷大(inf...
13. 14.
也就是说我们可能在最原始的data中清洗处理得到input data以后,会删掉我们不需要的sample,但是对应的levels并没有被删除。 例如,我们查看训练集中的mstat变量 其中“ Not applicable 解决方法: 可以使用droplevels函数来删除未使用的水平因子,它接受因子或是数据框作为参数,对数据框参数来说,它将丢弃输入因子中所有未...
1. 去掉指定列中包含NA/Inf/NaN的行 #如果只是包含NA/Inf/NaN,读入都是视为数值 d <- data.frame(x=c(NA,2,3,Inf,-Inf,NaN),y=c(1,Inf,6,NA,4,NaN)) d str(d) > d x y 1 NA 1 2 2 Inf 3 3 6 4 Inf NA 5 -Inf 4