如何在 ifelse 语句中忽略 NA答案

【问题标题】：How to ignore NA in ifelse statement如何在 ifelse 语句中忽略 NA
【发布时间】：2012-11-15 22:00:14
【问题描述】：

我从 SAS 来到 R，其中数字缺失设置为无穷大。所以我们只能说：

positiveA = A > 0;

在 R 中，我必须像这样冗长：

positiveA <- ifelse(is.na(A),0, ifelse(A > 0, 1, 0))

我发现这种语法很难阅读。无论如何我可以修改 ifelse 函数以将 NA 视为对于所有比较条件始终为假的特殊值？如果没有，将 NA 视为 -Inf 也可以。

同样，在字符变量的 ifelse 语句中将 NA 设置为 ''（空白）。

谢谢。

【问题讨论】：

正如大家已经说过的：不要将 NA 替换为逻辑值或数值。许多 R 函数都有一个“na.rm=TRUE/FALSE”或类似的参数，以允许您适当地处理您的数据。如果 SAS 真的将事物设置为 Inf，则它们违反了基本的计算机数学规则（更不用说 Inf 是数学表达式的允许结果，如 NaN (= 0/0 ，例如)）；而 NA 意味着完全不同的东西。一旦你习惯了 R 的哲学，你会更愿意让 NA 保持 NA。

标签： r conditional-statements

【解决方案1】：

这种语法更容易阅读：

x <- c(NA, 1, 0, -1)

(x > 0) & (!is.na(x)) 
# [1] FALSE  TRUE FALSE FALSE

（外圆括号不是必需的，但会使语句更容易被机器以外的任何人阅读。）

编辑：

## If you want 0s and 1s
((x > 0) & (!is.na(x))) * 1
# [1] 0 1 0 0

最后，你可以把整个东西变成一个函数：

isPos <- function(x) {
    (x > 0) & (!is.na(x)) * 1
}

isPos(x)
# [1] 0 1 0 0

【讨论】：

这很酷，乔希。 positiveA <- ifelse(x > 0 & !is.na(x), 1, 0) 是我能得到的最好的吗？
@AdamNYC -- 谢谢。这里真的不需要任何ifelse() 电话。（见我的编辑。）
我实际上需要将 T/F 转换为 1/0 来聚合它。（SAS 中的语句给了我 1/0）。有没有更好的方法在 R 中做到这一点（即避免 ifelse）。
*1 很棒！非常感谢
仅供参考，它基于基本算术运算符“[强制逻辑向量]为整数或数字向量，‘FALSE’值为 0，‘TRUE’值为 1。” （引用的文字来自?Arithmetic，也由?* 到达。）也试试sum(c(TRUE, TRUE, FALSE)); TRUE + c(TRUE, FALSE) 等。

【解决方案2】：

用零替换NA 值似乎是相当奇怪的行为。 R 认为 NA 缺少值（虽然隐藏在你（永远）不需要去的场景后面很远，但当数字时它们是非常大的负数））

如果你想要 0,1 不是 TRUE , FALSE，你需要做的就是 A>0 或 as.numeric(A>0)

# some dummy data
A <- seq(-1,1,l=11)
# add NA value as second value
A[2] <- NA
positiveA <- A>0
positiveA
 [1] FALSE    NA FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE

 as.numeric(positiveA) # 
 [1]  0 NA  0  0  0  0  1  1  1  1  1

请注意 ifelse(A>0, 1,0) 也可以。

NA 值被“保留”，或被适当处理。 R 在这里是明智的。

【讨论】：

我认为 NA 在 R 中并不是真正的负数：NA
是的，R 是明智的。如果某个东西是NA，那么R 将考虑它NA，但是，在源代码的深处（C 或 FORTRAN，这些 NA 值将是非常大的负值，但除非你在那里闲逛。
在这种情况下，NA 被条件忽略，这就是你想要的，你不希望它用0 替换NA，因为NA 意味着缺失值。
来自data.table -- 我相信 Matthew Dowle，但我认为他已经完成了所需的外观。
会有比嵌套 ifelse 语句更好的方法。

【解决方案3】：

试试这个：

positiveA <- ifelse(!is.na(A) & A > 0, 1, 0)

【讨论】：

【解决方案4】：

您可以使用来自hablar 的if_else_ 缺少的参数：

library(hablar) 

x <- c(NA, 1, 0, -1)

if_else_(x > 0, T, F, missing = F)

给你

[1] FALSE  TRUE FALSE FALSE

【讨论】：

【解决方案5】：

如果您使用整数，则可以使用 %in%

例如，如果你的数字可以上升到 2

test <- c(NA, 2, 1, 0, -1)

其他人建议使用

(test > 0) & (!is.na(test))
or
ifelse(!is.na(test) & test > 0, 1, 0)

我的解决方案更简单，并且给你同样的结果。

test %in% 1:2

【讨论】：