分配给 is.na(clinical.trial$age)答案

【问题标题】：assign to is.na(clinical.trial$age)分配给 is.na(clinical.trial$age)
【发布时间】：2017-11-16 14:09:23
【问题描述】：

我正在查看代码from here，它的开头是这样的：

## 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)

我无法理解最后一行。 LHS 是所有 FALSE 值的向量。 RHS 是从向量 1:100 中选择的 20 个数字的向量。我不明白这种任务。这个结果如何导致clinical.trial$age 获得一些NA 值？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。

【问题讨论】：

LHS 是所有 FALSE 值的向量（因为不存在 NA）。
有趣！所以如果x <- 1:3 那么is.na(x) <- 2 似乎我们正在解决关于2 的x[2] <- NA
is.na<- 行为在各自的帮助中进行了描述。但我同意这种用法远非“直观”......
有谁知道是否还有更多功能，包括该功能（colnames()、class()、....）？我有兴趣了解为什么这样做（显然仅在某些功能（？）中，但不是全部）而不是重述现有文档，....
“那个功能”是什么意思？函数的赋值变体？这只是方便。最重要的例子是`[<-`（子集赋值）。

标签： r assignment-operator

【解决方案1】：

is.na(x) <- value 被翻译为'is.na<-'(x, value)。

您可以将'is.na<-'(x, value) 视为“将NA 分配给x，在位置value”。

assign_NA(to = x, pos = value) 可能更好更直观的措辞。

关于其他类似功能，我们可以在基础包中找到：

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) 等价于fun(x) <- val 的意义上，所有的工作方式都相同。但在那之后，它们的行为都像任何普通函数一样。

R 手册：3.4.4 Subset assignment

【讨论】：

另见cran.r-project.org/doc/manuals/r-release/…。语言定义值得一读。
@GGamba，我没有看到任何像 assign_NA() 这样的函数，所以我猜你只是想解释这个功能。但我没有得到原始代码。有没有另一种方法可以做到这一点，它并不神秘，只使用基本的简单 R？把这段代码放在一个关于 table() 之类的基本函数的教程中似乎很奇怪
@matt 请点击我在上面评论中提供的链接。这是“基本的简单 R”。每次执行x[1] <- 0 之类的操作时都会使用它。
@Roland，在 x[1]
我在这里讨论的是语法，而不是这些函数的作用。他们只有共同的任务。语言定义清楚地解释了解析器如何解释这种语法。除了语法，这是语言的核心部分，正如我试图用示例 [

【解决方案2】：

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

【讨论】：

我可以在帮助中看到 (xx

【解决方案3】：

@matt，为了回答您在 cmets 中提出的问题，这里有另一种方法来完成我认为更容易遵循的相同任务:-)

clinical.trial$age[sample(1:100, 20)] <- NA

【讨论】：