最近,我在table
函数中遇到的行为并非我所期望的那样:
例如,让我们采用以下向量:
ex_vec <- c("Non", "Non", "Nan", "Oui", "NaN", NA)
如果我在向量中检查NA
值,"NaN"
不被视为一个(正如预期的那样):
is.na(ex_vec)
# [1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE
但如果我试图得到不同的频率值:
table(ex_vec)
#ex_vec
#Nan Non Oui
# 1 2 1
"NaN"
未出现在表格中。
然而,如果我&#34;问&#34; table
显示NA
值,我明白了:
table(ex_vec, useNA="ifany")
#ex_vec
# Nan NaN Non Oui <NA>
# 1 1 2 1 1
因此,字符串"NaN"
在NA
调用中被视为table
值,而在输出中将其视为非NA
值。
我知道(这会更好)我可以通过将我的矢量转换为factor
来解决我的问题但是,我真的很想知道这里发生了什么。有没有人有想法?
答案 0 :(得分:13)
当factor
匹配向量的级别时,它会将其exclude
列表转换为与输入向量相同的类型:
exclude <- as.vector(exclude, typeof(x))
因此,如果您的排除列表中包含NaN
并且您的向量是字符,则会发生这种情况:
as.vector(exclude, typeof(letters))
[1] NA "NaN"
亲爱的,亲爱的。现在,将排除真正的"NaN"
字符串。
要解决此问题,请在exclude=NA
中使用table
(如果您正在制作可能会影响此问题的因素,则使用factor
。)
我确实喜欢factor
的文档:
There are some anomalies associated with factors that have ‘NA’ as
a level. It is suggested to use them sparingly, e.g., only for
tabulation purposes.
...安心
答案 1 :(得分:5)
我想到的第一个想法是查看table
定义,该定义从:
> table
function (..., exclude = if (useNA == "no") c(NA, NaN), useNA = c("no",
"ifany", "always"), dnn = list.names(...), deparse.level = 1)
{
听起来合乎逻辑,默认情况下表格排除NA
和NaN
。
在表格代码中挖掘,我们看到如果x
不是一个因素,它会强制它成为一个因素(这里没有什么新东西,在文档中说过)。
else {
a <- factor(a, exclude = exclude)
我没有找到任何可能影响输入的内容,将"NaN"
强制转换为NA
值。
因此,研究因素,找出找到根本原因的原因:
> factor
function (x = character(), levels, labels = levels, exclude = NA,
ordered = is.ordered(x), nmax = NA)
{
[...] # Snipped for brievety
exclude <- as.vector(exclude, typeof(x))
x <- as.character(x)
levels <- levels[is.na(match(levels, exclude))] # defined in the snipped part above, is the sorted unique values of input vector, coerced to char.
f <- match(x, levels)
[...]
f
}
我们得到它,排除参数,即使是NA
值也被强制转换为字符向量。
所以会发生什么:
> ex_vec <- c("Non", "Non", "Nan", "Oui", "NaN", NA)
> excludes<-c(NA,NaN)
> as.vector(excludes,"character")
[1] NA "NaN"
> match(ex_vec,as.vector(excludes,"character"))
[1] NA NA NA NA 2 1
我们确实匹配字符“NaN”作为排除向量,因为在比较之前已被强制转换为字符。