sum（is.na（df $ x）给我的答案不同于dplyr df％>％filter（x == NA）

Question

我有一个数据帧df，其变量为x。但是，检查NA的两个不同表达式给我不同的结果。谁能解释？

sum(is.na(df$x)
#[1] 41

df %>% filter(x==NA)
#A tibble: 0 x 1`

Answer 1

请注意，通过NA与==进行比较（几乎）总是得出NA。这很容易证明：

x <- c(1, 2, NA, 4)
x == NA
#[1] NA NA NA NA

请参见help("NA")和help("==")。从后面的文档中：

  

缺少值（NA和NaN的值甚至与它们自己也无法比较，因此涉及它们的比较将始终产生NA。

因此您的dplyr代码应为：

df %>% filter(is.na(x))