在R语言中,我们首先需要导入数据,以便进行处理。假设我们已经有了一个包含inf的数据框df。 #导入数据df <- data.frame(x = c(1, 2, Inf, 4, 5)) 1. 2. 步骤2:替换inf为特定值 接下来,我们需要使用ifelse语句将inf替换为我们希望的特定值。在下面的代码中,我们将inf替换为NA(缺失值)。 #替换inf为N...
1. > 2 / 0 ## 正无穷大 2. [1] Inf 3. > -2 / 0 ## 负无穷大 4. [1] -Inf 1. 2. 3. 4. Inf也可参与一些运算,比如: 1. > 2/Inf ## 当分子为有限值、分母无穷大时,结果为0 2. [1] 0 3. > exp(-Inf) ## 自然数e的负无穷大次幂为0 4. [1] 0 5. > (0:3)^Inf #...
在数据中存在无穷大值（Inf）时，可以考虑将其替换为一个较大的有限值，比如替换为数据集中最大值的2...
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,...
R中的无穷大用Inf表示(即Infinity,无穷大),负无穷表示为-Inf。 要检查一个数是否为无穷,可以使用is.finite()或者is.infinite()函数 > 1/0 [1] Inf > -1/0 [1] -Inf 3. NULL R语言中,NA代表位置上的值为空,NULL代表连位置都没有,变量为空,其长度为0,表明“空无一物” ...
## 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...
-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: ...
在R语言中识别和处理inf值是基本技能之一。程序中可能不经意间生成inf值,特别是在进行除法或指数运算时。一旦出现,如果不加以处理,可能会导致数据分析结果的偏差。对于数据清洗和预处理阶段尤为重要,识别出这些inf值,及时替换或删除,是确保数据质量的关键步骤。
#替换NA为字符* str_replace_na(c(NA, "NA", "apple"), "*") 4) str_split函数 基本语法: str_split(string, pattern, n= Inf) str_split_fixed(string,pattern, n) 对字符串进行拆分,n为分割的字符串个数。 –举例1: #使用反斜杠(\)转义 ...
-Inf:代表负无穷。 is.na():识别缺失值; is.nan():识别不可能值; is.infinite():无穷值。 is.na()、is.nan()和is.infinte()函数的返回值示例 complete.cases()可用来识别矩阵或数据框中没有缺失值的行,若每行都包含完整的实例,则返回TRUE的逻辑向量,若每行有一个或多个缺失值,则返回FALSE; ...