R语言-特殊值

这几个都是R语言里面的特殊值，都是R的 保留字(reserved words)。它们的意义分别为：

• NA：表示缺失值(Missing value)，是“Not Available”的缩写

• Inf：表示无穷大，是“Infinite”的缩写

• NaN：表示非数值，是“Not a Number”的缩写

• NULL：表示空值，即没有内容

下面通过一些例子来了解它们的用法。由于有关 NA的内容较多，最后再介绍它。

1. Inf

我们知道，对于分数，当分母为 0分子不为 0时，结果为无穷大。当分子为正数时，结果为正无穷大；当分子为负数时，结果为负无穷大。在R中也是这样，比如：

1. > 2 / 0      ## 正无穷大

2. [1] Inf

3. > -2 / 0      ## 负无穷大

4. [1] -Inf

Inf也可参与一些运算，比如：

1. > 2/Inf       ## 当分子为有限值、分母无穷大时，结果为0

2. [1] 0

3. > exp(-Inf)      ## 自然数e的负无穷大次幂为0

4. [1] 0

5. > (0:3)^Inf       ## 0的穷大次幂为0；1的穷大次幂还为1；大于1的数的无穷大次幂为无穷大

6. [1]   0   1 Inf Inf

此外，在R中用 is.finite(), is.infinite()来判断是否为无穷大数，比如：

1. > is.finite(2)

2. [1] TRUE

3. > is.infinite(2/0)

4. [1] TRUE

2. NaN

有些运算会导致结果为非数值，在R中用 NaN来表示，比如：

1. > 0 / 0

2. [1] NaN

3. > Inf - Inf

4. [1] NaN

5. > Inf / Inf

6. [1] NaN

在R中，用 is.nan()来判断是否为非数值，比如：

1. > is.nan(2)

2. [1] FALSE

3. > is.nan(NA)     ## 缺失值NA不是非数值

4. [1] FALSE

5. > is.nan(0/0)

6. [1] TRUE

3. NULL

NULL表示空值，表示没有内容。

一般常用在函数参数中，表示该参数没有被赋予任何值。也经常用在初始化变量，表示变量没有任何内容，因此它的长度为0。来看个例子：

1. > x <- NULL

2. [1] 0

3. > length(x)

4. [1] 0

5. > is.null(x)      ## is.null()函数判断是否为空值

6. [1] TRUE

4. NA

NA表示缺失值(Missing value)，我们将会经常碰到这个值。

你可能想知道向量中是否有缺失值。对于这个问题，有人说用 ==关系运算符就行了，是这样吗？来看个例子：

1. > x <- c(2, 5, NA, 7, NA, 8)

2. > x == NA

3. [1] NA NA NA NA NA NA

4. > is.na(x)    ## 正确姿势

5. [1] FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE

显然用 ==不可行（为啥不行，仔细想想就明白），在R中可用 is.na()函数来判断是否为缺失值

有时我们想删除缺失值或想知道有多少个缺失值，可以通过下面代码来实现：

1. > x[! is.na(x)]     ## 删除缺失值

2. [1] 2 5 8

3. > sum(is.na(x))     ## 缺失值的个数

4. [1] 2

对于处理含有缺失值的向量，很多函数在默认参数下不能工作，比如：

1. > x <- c(2, 5, NA, 7, NA, 8)

2. > mean(x)

3. [1] NA

4. > max(x)

5. [1] NA

6. > mean(x, na.rm=TRUE)

7. [1] 5.5

8. > max(x, na.rm=TRUE)

9. [1] 8

可通过设置 na.rm为 TRUE来删除缺失值，然后再统计

有时我们还想知道缺失值 NA在哪个位置。此时可以通过 which()函数来输出位置索引，比如：

1. > x <- c(2, 5, NA, 7, NA, 8)

2. > which(is.na(x))    ## 第3和5个元素是缺失值

3. [1] 3 5