有些运算会导致结果为非数值,在R中用NaN来表示,比如: 1. > 0 / 0 2. [1] NaN 3. > Inf - Inf 4. [1] NaN 5. > Inf / Inf 6. [1] NaN 1. 2. 3. 4. 5. 6. 在R中,用is.nan()来判断是否为非数值,比如: 1. > is.nan(2) 2. [1] FALSE 3. > is.nan(NA) ## 缺失值NA...
缺失值:NA(not available,不可用) is.nan( )检测缺失值,返回相当大小的对象,元素是逻辑值 设置缺失值 leadership$age[leadership$age==99]<-NA 1. 所有等于age中未99的都设置为缺失值标记NA。 排除缺失值 函数的帮助文档:很多函数有na.rm=TRUE选项,使用可在计算前移除缺失值并用剩余值计算。 x <- c(1,...
(一) 特殊值的概念 1. NaN R中的无定义数用NaN表示,即“Not a Number(非数)”。 不过在R中,R实际上是把NaN视作一个数的,当其参与运算时,返回结果总是NaN。我们可以使用is.nan()函数来检测计算结果有无定义,但是需要注意的是,对于NaN而言,is.finite()和is.infinite()都会返回FALSE。 >0/0[1]NaN 2...
## NA既不是TRUE,也不是FALSE ```{r} isTRUE(NA) isFALSE(NA) ``` ## NA是逻辑值,但不辨真假,而是介于真和假之间! ```{r} c(TRUE, FALSE) & NA c(TRUE, FALSE) | NA ``` TRUE & NA 的结果为 NA(而不是FALSE),是因为NA的意思是“不能确定真假”,即有可能真也有可能假,介于...
R中的无定义数用NaN表示,即“Not a Number(非数)”。 不过在R中,R实际上是把NaN视作一个数的,当其参与运算时,返回结果总是NaN。我们可以使用is.nan()函数来检测计算结果有无定义,但是需要注意的是,对于NaN而言,is.finite()和is.infinite()都会返回FALSE。
在R语言中,可以使用如下方法进行替换。 3.2.1 使用固定值替换 可以使用一个固定的数值或字符串来替换所有的缺失值。例如: ``` data <- c(1, 2, NA, 4, NaN) data[is.na(data)] <- -999 data ``` 输出结果为: ``` [1] 1 2 -999 4 NaN ``` 3.2.2 使用平均数或中位数替换 对于数值型...
vy# 1 2 3 NA 5vy[ !is.na(vy) ]# 1 2 3 5vz# 1 2 3 NaN 5vz[ !is.nan(vz) ]# 1 2 3 5 5. na.fail()和na.omit()函数处理缺失值 R语言通过na.fail和na.omit函数可以很好地处理样本中的缺失值。这两个函数的说明如下所示。
NaN代表不可能值 Inf代表正无穷 -Inf代表负无穷 以下是几个识别缺失值相关的函数 函数is.na()用来识别缺失值 函数is.nan()用来识别不可能值 函数is.infinite()用来识别无穷值 以上三个函数的返回结果都是TRUE或者FALSE,以下为部分示例: 这些函数返回对象的个数与其自身的参数相关,举个例子: ...
NaN:无意义,如 0/0 Inf:正无穷大,如1/0 -Inf:负无穷大,如-1/0 NULL:不存在 接下来我们开始学习R语言中基本的缺失值处理方法。首先是如何识别缺失值:is.na()函数,含缺失值的数据结构会用布尔值表示来。 y<-c(1,2,3,4,NA) #建立一个有缺失值的向...
“Not a Number”的缩写,非数值,NaN参与运算时返回NaN。 a <- 0/0 a #[1] NaN a+1 #[1] NaN NA “Not available”的缩写,NA表示缺失值,NA参与运算时返回NA。 a <- c(1,2,3,6) a #[1] 1 2 3 6 b <- a[5] b #[1] NA ...