使用" NaN"的函数表的意外行为值

时间:2015-12-03 15:59:36

标签: r na

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"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?

2 个答案:

答案 0 :(得分:13)

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:

开始
> 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NANaN

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。