我正在查看代码from here,它在开头有这个:
## generate data for medical example
clinical.trial <-
data.frame(patient = 1:100,
age = rnorm(100, mean = 60, sd = 6),
treatment = gl(2, 50,
labels = c("Treatment", "Control")),
center = sample(paste("Center", LETTERS[1:5]), 100, replace =
TRUE))
## set some ages to NA (missing)
is.na(clinical.trial$age) <- sample(1:100, 20)
我无法理解这最后一行。
LHS是所有FALSE值的向量。 RHS是从载体1:100中选择的20个数的向量。
我不明白这种任务。这导致clinical.trial$age
获得某些NA
值的结果如何?这种作业有名字吗?充其量我会说RHS上的布尔向量通过回收获得分配给它的数字。
答案 0 :(得分:5)
is.na(x) <- value
被翻译为'is.na<-'(x, value)
。
您可以将'is.na<-'(x, value)
视为&{39}将NA
分配给x
,位置value
&#39;。
可能更好,更直观的措辞可能是assign_NA(to = x, pos = value)
。
关于其他类似的功能,我们可以在基础包中找到它们:
x <- as.character(lsf.str("package:base"))
x[grep('<-', x)]
#> [1] "$<-" "$<-.data.frame"
#> [3] "@<-" "[[<-"
#> [5] "[[<-.data.frame" "[[<-.factor"
#> [7] "[[<-.numeric_version" "[<-"
#> [9] "[<-.data.frame" "[<-.Date"
#> [11] "[<-.factor" "[<-.numeric_version"
#> [13] "[<-.POSIXct" "[<-.POSIXlt"
#> [15] "<-" "<<-"
#> [17] "attr<-" "attributes<-"
#> [19] "body<-" "class<-"
#> [21] "colnames<-" "comment<-"
#> [23] "diag<-" "dim<-"
#> [25] "dimnames<-" "dimnames<-.data.frame"
#> [27] "Encoding<-" "environment<-"
#> [29] "formals<-" "is.na<-"
#> [31] "is.na<-.default" "is.na<-.factor"
#> [33] "is.na<-.numeric_version" "length<-"
#> [35] "length<-.factor" "levels<-"
#> [37] "levels<-.factor" "mode<-"
#> [39] "mostattributes<-" "names<-"
#> [41] "names<-.POSIXlt" "oldClass<-"
#> [43] "parent.env<-" "regmatches<-"
#> [45] "row.names<-" "row.names<-.data.frame"
#> [47] "row.names<-.default" "rownames<-"
#> [49] "split<-" "split<-.data.frame"
#> [51] "split<-.default" "storage.mode<-"
#> [53] "substr<-" "substring<-"
#> [55] "units<-" "units<-.difftime"
在'fun<-'(x, val)
相当于fun(x) <- val
的意义上,所有工作方式都相同。但在那之后它们都表现得像任何正常的功能。
答案 1 :(得分:0)
帮助告诉我们:
(xx <- c(0:4))
is.na(xx) <- c(2, 4)
xx #> 0 NA 2 NA 4
所以,
is.na(xx) <- 1
表现得更像
set NA at position 1 on variable xx
答案 2 :(得分:0)
@马特,在评论中回答您上面提到的问题,这里有另一种方法来执行我认为更容易遵循的相同任务: - )
clinical.trial$age[sample(1:100, 20)] <- NA