Comment ignorer NA dans ifelse déclaration

Je suis venu à la R de SAS, où numériques manquant est réglée sur l'infini. Donc, nous pouvons simplement dire:

positiveA = A > 0;

Dans R, je dois être détaillé comme:

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

Je trouve cette syntaxe est difficile à lire. Est-il de toute façon, je peux modifier ifelse fonction de considérer NA une valeur spéciale qui est toujours faux pour tous les comparaison conditions? Si pas, compte tenu de NA que -Inf sera trop de travail.

De même, le paramètre NA " (vide) dans ifelse déclaration pour les variables caractères.

Grâce.

Comme tout le monde l'a déjà dit: ne PAS remplacer NA avec des logiques ou des valeurs numériques. De nombreuses fonctions R ont une "na.rm=TRUE/FALSE" ou similaire argument pour vous permettre de traiter vos données de manière appropriée. Si SAS distingue vraiment des choses à Inf, ils sont la violation fondamentale de l'ordinateur les règles mathématiques (pour ne pas mentionner que Inf est déductible au titre d'un résultat d'une expression mathématique, comme c'est NaN (= 0/0 , par exemple)) ; alors que NA signifie quelque chose de complètement différent. Une fois que vous vous habituez à la philosophie de la R, vous serez plus à l'aise permettant de NA de rester NA.

OriginalL'auteur AdamNYC | 2012-11-28

  1. 14

    Cette syntaxe est plus facile à lire:

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

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

    (À l'extérieur des parenthèses ne sont pas nécessaires, mais la déclaration la plus facile à lire pour presque n'importe qui d'autre que de la machine.)

    Modifier:

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

    Enfin, vous pouvez faire la chose entière dans une fonction:

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

isPos(x)
# [1] 0 1 0 0
    Ce qui est très cool, Josh. Est positiveA <- ifelse(x > 0 & !is.na(x), 1, 0) du mieux que je peux obtenir?
    Merci. Il n'y a vraiment pas besoin ici de toute ifelse() appel. (Voir mon edit.)
    J'ai réellement besoin de convertir T/F pour 1/0 pour l'agréger. (La déclaration de SAS me donne 1/0). Est-il un meilleur moyen de le faire dans R (c'est à dire, en évitant ifelse).
    *1 est génial! Merci beaucoup
    Juste pour votre référence, il est basé sur le fait que les opérateurs arithmétiques "[contraindre logique vecteurs] d'entier ou numérique vecteurs, ‘FAUX’ avoir la valeur zéro et ‘TRUE’ avoir de la valeur." (Texte cité de ?Arithmetic, a également atteint par ?*.) Essayez également sum(c(TRUE, TRUE, FALSE)); TRUE + c(TRUE, FALSE), etc.

    OriginalL'auteur Josh O'Brien

  2. 8

    Remplacement d'un NA valeur zéro semble plutôt étrange comportement à attendre. R considère NA valeurs manquantes (bien caché loin derrière les scènes où vous (jamais) le besoin d'aller, et ils sont négatifs très grand nombre lorsque numériques ))

    Tout ce que vous devez faire est de A>0 ou as.numeric(A>0) si vous voulez 0,1 pas VRAI , FAUX

    # 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

    noter que
    ifelse(A>0, 1,0) serait aussi travailler.

    La NA valeurs sont "retenus", ou traité de façon appropriée. R est ici flagrant.

    Je pense que NA n'est pas vraiment un nombre négatif dans R: NA < 0 rendements NA. Ce que je voudrais, c'est de ne pas avoir à spécifier un cas particulier pour NA dans ma déclaration, b/c la plupart du temps, NA de ne pas répondre à ma condition
    Oui, R est sensible. Si quelque chose est NA, puis R de considérer NA, cependant, très profond dans le code source (en C ou en FORTRAN, ces NA les valeurs seront de très grandes valeurs négatives, mais il est rarement de tout souci, sauf si vous êtes de fouiller là.
    Dans ce cas, le NA est ignoré par l'état, qui est ce que vous voulez, vous n'avez pas envie de le remplacer NA avec 0, parce que NA implique des valeurs manquantes.
    À partir de de données.la table -- je suis croyant Matthieu Dowle ici, mais je suppose qu'il a fait le nécessaire à la recherche.
    Il y aura de meilleures façons de imbriquée ifelse consolidés.

    OriginalL'auteur mnel

  3. 1

    Essayez ceci:

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

    OriginalL'auteur Peter S

  4. 0

    Si vous travaillez avec des entiers, vous pouvez utiliser %en%

    Par exemple, si votre nombre peut aller jusqu'à 2

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

    d'autres personnes ont suggéré d'utiliser

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

    ma solution est plus simple et vous donne le même résultat.

    test %in% 1:2

    OriginalL'auteur skan