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R语言初级教程(12): NA、Inf、NaN、NULL 特殊值

2018-10-17  本文已影响4人  R语言和Python学堂

这几个都是R语言里面的特殊值,都是R的保留字(reserved words)。它们的意义分别为:

下面通过一些例子来了解它们的用法。由于有关NA的内容较多,最后再介绍它。

1. Inf

我们知道,对于分数,当分母为0分子不为0时,结果为无穷大。当分子为正数时,结果为正无穷大;当分子为负数时,结果为负无穷大。在R中也是这样,比如:

> 2 / 0      ## 正无穷大
[1] Inf
> -2 / 0      ## 负无穷大
[1] -Inf

Inf也可参与一些运算,比如:

> 2/Inf       ## 当分子为有限值、分母无穷大时,结果为 0
[1] 0
> exp(-Inf)      ## 自然数e的负无穷大次幂为0
[1] 0
> (0:3)^Inf       ## 0的穷大次幂为0;1的穷大次幂还为1;大于1的数的无穷大次幂为无穷大
[1]   0   1 Inf Inf

此外,在R中用is.finite(), is.infinite()来判断是否为无穷大数,比如:

> is.finite(2)
[1] TRUE
> is.infinite(2/0)
[1] TRUE

2. NaN

有些运算会导致结果为非数值,在R中用NaN来表示,比如:

> 0 / 0
[1] NaN
> Inf - Inf
[1] NaN
> Inf / Inf
[1] NaN

在R中,用is.nan()来判断是否为非数值,比如:

> is.nan(2)
[1] FALSE
> is.nan(NA)     ## 缺失值NA不是非数值
[1] FALSE
> is.nan(0/0)
[1] TRUE

3. NULL

NULL表示空值,表示没有内容。

一般常用在函数参数中,表示该参数没有被赋予任何值。也经常用在初始化变量,表示变量没有任何内容,因此它的长度为0。来看个例子:

> x <- NULL
[1] 0
> length(x)
[1] 0
> is.null(x)      ## is.null()函数判断是否为空值
[1] TRUE

4. NA

NA表示缺失值(Missing value),我们将会经常碰到这个值。

你可能想知道向量中是否有缺失值。对于这个问题,有人说用==关系运算符就行了,是这样吗?来看个例子:

> x <- c(2, 5, NA, 7, NA, 8)
> x == NA
[1] NA NA NA NA NA NA
> is.na(x)    ## 正确姿势
[1] FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE

显然用==不可行(为啥不行,仔细想想就明白),在R中可用is.na()函数来判断是否为缺失值

有时我们想删除缺失值或想知道有多少个缺失值,可以通过下面代码来实现:

> x[! is.na(x)]     ## 删除缺失值
[1] 2 5 8
> sum(is.na(x))     ## 缺失值的个数
[1] 2

对于处理含有缺失值的向量,很多函数在默认参数下不能工作,比如:

> x <- c(2, 5, NA, 7, NA, 8)
> mean(x)
[1] NA
> max(x)
[1] NA
> mean(x, na.rm=TRUE)
[1] 5.5
> max(x, na.rm=TRUE)
[1] 8

可通过设置na.rmTRUE来删除缺失值,然后再统计

有时我们还想知道缺失值NA在哪个位置。此时可以通过which()函数来输出位置索引,比如:

> x <- c(2, 5, NA, 7, NA, 8)
> which(is.na(x))    ## 第3和5个元素是缺失值
[1] 3 5

有关R语言里面的特殊值就讲到这。

如若有遗漏,后期将会添加至本博客。


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