删除矩阵中的 NA/NaN/Inf答案

【问题标题】：Remove NA/NaN/Inf in a matrix删除矩阵中的 NA/NaN/Inf
【发布时间】：2013-03-24 06:47:52
【问题描述】：

我想尝试两件事：

如何删除包含 NA/NaN/Inf 的行
如何将数据点的值从 NA/NaN/Inf 设置为 0。

到目前为止，我已尝试将以下内容用于 NA 值，但收到警告。

> eg <- data[rowSums(is.na(data)) == 0,]

 Error in rowSums(is.na(data)) : 
       'x' must be an array of at least two dimensions
     In addition: Warning message:
     In is.na(data) : is.na() applied to non-(list or vector) of type 'closure'

【问题讨论】：

警告是因为你没有定义data，这也是utils包中的一个函数。即，您在函数上调用 is.na，这没有任何意义。
相关帖子：stackoverflow.com/questions/7518245/…

标签： r matrix rows na

【解决方案1】：

library(functional)
m[apply(m, 1, Compose(is.finite, all)),]

演示：

m <- matrix(c(1,2,3,NA,4,5), 3)
m
##      [,1] [,2]
## [1,]    1   NA
## [2,]    2    4
## [3,]    3    5

m[apply(m, 1, Compose(is.finite, all)),]
##      [,1] [,2]
## [1,]    2    4
## [2,]    3    5

注意：Compose(is.finite, all) 等价于function(x) all(is.finite(x))

要将值设置为 0，请使用矩阵索引：

m[!is.finite(m)] <- 0
m
##      [,1] [,2]
## [1,]    1    0
## [2,]    2    4
## [3,]    3    5

【讨论】：

哦，抱歉，错过了 Inf.
但是我的问题的第二部分呢？将它们全部设置为零并且根本不删除它们？
您使用 is.finite(m) 返回逻辑矩阵这一事实。
建议：使用m[apply(m, 1, Compose(is.finite, all)), , drop=FALSE] 避免丢失尺寸。

【解决方案2】：

另一种方式（针对第一个问题）：

m <- structure(c(1, 2, 3, NA, 4, 5, Inf, 5, 6, NaN, 7, 8), 
              .Dim = c(4L, 3L))
#      [,1] [,2] [,3]
# [1,]    1    4    6
# [2,]    2    5  NaN
# [3,]    3  Inf    7
# [4,]   NA    5    8

m[complete.cases(m * 0), , drop=FALSE]
#      [,1] [,2] [,3]
# [1,]    1    4    6

除了马修对第二部分的回答，我想不出别的了。

【讨论】：

【解决方案3】：

我想我会用我喜欢的方法把帽子扔进擂台：

# sample data
m <- matrix(c(1,2,NA,NaN,1,Inf,-1,1,9,3),5)
# remove all rows with non-finite values
m[!rowSums(!is.finite(m)),]
# replace all non-finite values with 0
m[!is.finite(m)] <- 0

【讨论】：

【解决方案4】：

NaRV.omit(x) 是我对问题 1 的首选选项。助记符 NaRV 的意思是“不是常规值”。

require(IDPmisc)
m <- matrix(c(1,2,3,NA,5, NaN, 7, 8, 9, Inf, 11, 12, -Inf, 14, 15), 5)
> m
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1  NaN   11
[2,]    2    7   12
[3,]    3    8 -Inf
[4,]   NA    9   14
[5,]    5  Inf   15
> NaRV.omit(m)
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    2    7   12
attr(,"na.action")
[1] 1 3 4 5
attr(,"class")
[1] "omit"

【讨论】：

很棒的包！正是我需要的！