了解R中的NA和NaN

Question

在下面的小代码示例中（使用R 3.1.2测试），我怀疑is.nan（NA）的比较结果为FALSE，因为NA虽然被认为是缺失值，但仍被视为数字。

x <- c(0, Inf, -Inf, NaN, NA)
is.nan(x)

[1] FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE

然而：

x <- c(0, Inf, -Inf, NaN, NA)
is.na(x)

[1] FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE

非常令人困惑，因为我认为is.na（NaN）的比较将为FALSE，因为NA被认为是一个数字，虽然缺失，但NaN被认为是非数字值。这个结果似乎是矛盾的。

修改：我在R: Dealing with TRUE, FALSE, NA and NaN阅读了回复，我很惊讶地看到以下回复：

“NaN是数字，所以你不能在逻辑向量中遇到它。”和 “NA代表”不可用“，与一般NaN（”非数字“）不同.NA通常用于代表缺失数据的数字的默认值; NaN通常生成因为a数字问题（记录-1或类似的记录）。“如果我将对NaN值的理解从我认为完全非数字（正如名称所暗示的那样）改为对其中实际上是数字而不是通常理解的定义中的NaN值的理解，我是否会失职，例如，计算负数的平方根，得到一个虚数值？如果是这样，那将解释为什么is.na（NaN）导致TRUE结果，因为NA（数字定义）在数学上与NaN（半神秘意义上的数字）兼容。

任何建设性的建议都会受到赞赏。

感谢。