为什么x [NA]产生的NA矢量长度与x相同？

Question

代码就像这样

x <- 1:5
x[NA]

为什么会产生5个NAs？

Answer 1

这个问题的答案有两个方面：

索引矩阵时如何解释NA？

在@alexis_laz提供的one of the links中，我找到了一个非常有条理的解释，说明了在索引矩阵时如何解释TRUE，FALSE和NA：

  

Logical索引告诉R要包含或排除哪些元素。

     

您有三种选择：TRUE，FALSE和NA

     

它们用于表明是否应包括该位置所代表的指数。换句话说：

TRUE  == "Include the elment at this index"
FALSE == "Do not include the element at this index"
NA    == "Return NA instead of this index" #  loosely speaking

     

例如：

x <- 1:6
x[ c(TRUE, FALSE, TRUE, NA, TRUE, FALSE)]
# [1]  1  3 NA  5

一个重要的细节是，隔离的NA值的默认存储模式是逻辑的（try typeof(NA)）。您可以使用NA，NA_integer_（对于双倍），NA_real_或NA_complex_来选择NA_character_的存储模式。

为什么5 NA而不只是1？

当索引的长度小于向量x的长度时，索引将重新开始，以索引x中尚未编入索引的值。换句话说，R将自动“回收”索引：

  

（...）但是，适用标准回收规则。所以在前面的例子中，如果我们删除最后一个FALSE，索引向量将被回收，索引的第一个元素是TRUE，因此现在包含x的第6个元素

x <- 1:6
x[c(TRUE, FALSE, TRUE, NA, TRUE)]
#  [1]  1  3 NA  5  6

回顾上一节中有关存储模式的详细信息。如果您输入x[NA_integer_]，则会发现不同的结果。