如何识别矩阵中每行哪些列不是“NA”？答案

【问题标题】：How to identify which columns are not "NA" per row in a matrix?如何识别矩阵中每行哪些列不是“NA”？
【发布时间】：2011-09-16 18:06:23
【问题描述】：

我有一个 12 行 77 列的矩阵，但我们可以简单地使用：

p <- matrix(NA,5,7)  
p[1,2]<-0.3  
p[1,3]<-0.5  
p[2,4]<-0.9  
p[2,7]<-0.4  
p[4,5]<-0.6

我想知道每行哪些列不是“NA”，所以我想得到的是这样的：

[1] 2,3  
[2] 4  
[3] 0  
[4] 5  
[5] 0

但是如果我这样做> which(p[]!="NA") 我会得到[1] 6 11 17 24 32

我尝试使用循环：

aux <- matrix(NA,5,7)  
for(i in 1:5) {  
    aux[i,]<-which(p[i,]!="NA")  
}

但我得到一个错误：number of items to replace is not a multiple of replacement length

有没有办法做到这一点？在此先感谢

【问题讨论】：

标签： r matrix

【解决方案1】：

试试：

which( !is.na(p), arr.ind=TRUE)

我认为这与您指定的输出一样提供信息并且可能更有用，但是如果您真的想要列表版本，那么可以使用它：

> apply(p, 1, function(x) which(!is.na(x)) )
[[1]]
[1] 2 3

[[2]]
[1] 4 7

[[3]]
integer(0)

[[4]]
[1] 5

[[5]]
integer(0)

甚至与糊状物一起涂抹：

lapply(apply(p, 1, function(x) which(!is.na(x)) ) , paste, collapse=", ")

which 函数的输出建议的方法提供逻辑测试的非零 (TRUE) 位置的行和列：

> which( !is.na(p), arr.ind=TRUE)
     row col
[1,]   1   2
[2,]   1   3
[3,]   2   4
[4,]   4   5
[5,]   2   7

如果不将 arr.ind 参数设置为非默认 TRUE，则您只能使用 R 的列主排序作为其约定来确定“向量位置”。 R 矩阵只是“折叠向量”。

> which( !is.na(p) )
[1]  6 11 17 24 32

【讨论】：