x [is.na（x）]在R中做什麼？

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我正在關注的swirl教程，和部分中的一個具有向量x定義爲：x [is.na（x）]在R中做什麼？

> x 
[1] 1.91177824 0.93941777 -0.72325856 0.26998371   NA   NA 
[7] -0.17709161   NA   NA 1.98079386 -1.97167684 -0.32590760 
[13] 0.23359408 -0.19229380   NA   NA 1.21102697   NA 
[19] 0.78323515   NA 0.07512655   NA 0.39457671 0.64705874 
[25]   NA 0.70421548 -0.59875008   NA 1.75842059   NA 
[31]   NA   NA   NA   NA   NA   NA 
[37] -0.74265585   NA -0.57353603   NA

然後，當我們輸入x[is.na(x)]我們得到了所有NA的

> x[is.na(x)] 
[1] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA

的矢量爲什麼會發生？我的困惑是，is.na(x)本身返回一個長度爲40的矢量，其中True或False位於矢量的每個條目中，具體取決於該條目是否爲NA。爲什麼使用x []將這個向量「包裝」突然子集到NA的本身？

來源

2015-10-17 Apollo

當您通過邏輯向量爲向量編制索引時，向量的索引爲「TRUE」的元素。你可以自己玩這個遊戲 - 做'x < - c（1，2，3）'，然後做例如'x [c（T，F，T）]'，'x [c（F，F ，F）]'等。 – josliber

'[]'操作符選擇'x'的子集。例如，'x [1：4]'返回'x'的前四個元素。當傳遞一個邏輯向量時，它將返回所有向量爲「TRUE」的'x'的元素。所以'x [is.na（x）]'返回''''''NA'的所有元素。相反，'x [！is.na（x）]'會返回'x'的所有非''''元素。 –

這叫做邏輯索引。這是一個非常普遍和整潔的R習語。

是的，is.na(x)給出了一個布爾（「邏輯」）矢量的長度與您的矢量長度相同。

使用該邏輯向量進行索引稱爲邏輯索引。

顯然x[is.na(x)]返回x中所有NA條目的向量，並且除非您打算將它們重新分配給某些東西，例如完全沒有意義。推諉中位數（或其他任何東西）

x[is.na(x)] <- median(x, na.rm=T)

（儘管x[!is.na(x)]不會返回以x所有非NA條目的更有趣的事情。或者也比較給na.omit(x)功能，這是方式更笨拙。該方法R的內建函數確實（或不）處理NAs（默認或可定製）是拼湊 - 被子混亂，這就是爲什麼x[is.na(x)]成語如此重要）

來源

2015-10-17 00:57:47 smci

x [is.na（x）]在R中做什麼？

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