Traiter avec la valeur TRUE, FALSE NA et NaN

Ici est un vecteur

a <- c(TRUE, FALSE, FALSE, NA, FALSE, TRUE, NA, FALSE, TRUE)

Je voudrais une simple fonction qui renvoie TRUE chaque fois qu'il y a TRUE en "une", et FALSE chaque fois qu'il y a FALSE ou un NA, "un".

Les trois choses suivantes ne fonctionnent pas

a == TRUE
identical(TRUE, a)
isTRUE(a)

Voici une solution

a[-which(is.na(a))]

mais il ne semble pas être une solution simple et efficace

Est-il une autre solution ?

Voici quelques fonctions (et les opérateurs) je sais:

identical()
isTRUE()
is.na()
na.rm()
&
|
!

Quelles sont les autres fonctions (opérateurs, des conseils, que ce soit,...) qui sont
utile de traiter avec TRUE, FALSE, NA, NaN?
Quelles sont les différences entre NA et NaN?
Existe-il d'autres "logique des choses" que TRUE, FALSE, NA et NaN?

Merci beaucoup !

Pour répondre à votre première question, en voici une: Vectorize(isTRUE)(a).
plus de justesse, je pense que !is.na(x) & x devrait fonctionner, aussi longtemps que les valeurs que vous êtes enceinte sont certainement contenue dans {TRUE, FALSE, NA, NaN} ...
Nice solutions !
J'ai envie de certains de ces distinctions (NA vs NaN, isTRUE vs is.na, etc.) doit avoir été discuté ailleurs, auparavant, peut-être même sur StackOverflow. Googler "na nan est.le fini est.nan est.na" me stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/base/html/is.finite.html , qui curieusement n'a pas un "Voir aussi" à stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/base/html/NA.html
pour être complet, j'ajouterai all.equal, is.finite, et is.nan à votre liste ci-dessus ...
NaN est numérique donc vous ne pouvez pas rencontrer dans une logique de vecteur. La solution proposée a[-which(is.na(a))] a seulement 7 éléments alors que a a 9 éléments. Êtes-vous sûr que c'est ce que vous voulez? Peut-être sapply(a, isTRUE) est ce que vous voulez?
Juste un rapide, tangentielle commentaire concernant la dernière partie de la question: "existe-t-il d'autres "logique des choses" que de T,F,NA, NaN?" -- T et F sont pas, en général, égale à TRUE et FALSE; c'est à dire, ils ne sont pas des mots réservés et peuvent à tout moment être redéfini par l'utilisateur. Cela signifie que vous devez être prudent de les traiter en tant que tel; par exemple, T <- FALSE peut vraiment ruiner votre journée.

InformationsquelleAutor Remi.b | 2013-05-29

boolean logical-operators na r r-faq

11

Pour répondre à vos questions dans l'ordre:

1) Le == opérateur n'a en effet pas traiter de NA comme vous l'attendez. Une fonction très utile est ce compareNA fonction de r-cookbook.com:
```
  compareNA <- function(v1,v2) {
    # This function returns TRUE wherever elements are the same, including NA's,
    # and false everywhere else.
    same <- (v1 == v2)  |  (is.na(v1) & is.na(v2))
    same[is.na(same)] <- FALSE
    return(same)
   }
```
2) NA signifie "Non disponible", et n'est pas la même que la valeur NaN ("not a number"). NA est généralement utilisé pour une valeur par défaut pour un certain nombre de représenter des données manquantes; les NaN sont normalement générée à cause d'une question numérique (prise de journal de -1 ou similaire).

3) je ne suis pas vraiment sûr de ce que tu veux dire par "logique des choses"--beaucoup de différents types de données, y compris numériques vecteurs, peut être utilisé comme entrée d'opérateurs logiques. Vous voudrez peut-être essayer la lecture de la R opérateurs logiques page: http://stat.ethz.ch/R-manual/R-patched/library/base/html/Logic.html.

Espérons que cette aide!
- La Division par 0 est Inf, mais Inf - Inf vous donne NaN. Un grand nombre de fois R les fonctions de lever une exception si NaNs sont générés, par exemple, log(-1).
- Merci, corrigé.
InformationsquelleAutor ben
49

Vous n'avez pas besoin de mettre quoi que ce soit dans une fonction - les ouvrages suivants
```
a = c(T,F,NA)

a %in% TRUE

[1]  TRUE FALSE FALSE
```
- Solution sympa. Vous pouvez l'utiliser sous une forme fonctionnelle: '%in%'(aamc$forgive, FALSE) ce qui est utile pour apply et de ses semblables.
InformationsquelleAutor wjchulme
6

Si vous voulez un VRAI de rester VRAI et FAUX à rester FAUX, le seul vrai changement qui NA besoin afin de devenir de FAUX, il suffit donc de faire ce changement comme:
```
a[ is.na(a) ] <- FALSE
```
Ou vous pourriez reformuler pour dire que c'est VRAI seulement si, il est VRAI, et ne pas manquer:
```
a <- a & !is.na(a)
```
InformationsquelleAutor Greg Snow
6

La prise de Ben Bolker la suggestion ci-dessus vous pouvez définir votre propre fonction à la suite de la est.na() syntaxe
```
is.true <- function(x) {
  !is.na(x) & x
}

a = c(T,F,F,NA,F,T,NA,F,T)

is.true(a)
[1]  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE  TRUE
```
Cela fonctionne aussi pour les subsetting de données.
```
b = c(1:9)
df <- as.data.frame(cbind(a,b))

df[is.true(df$a),]

  a b
1 1 1
6 1 6
9 1 9
```
Et permet d'éviter accidentellement intégrant des lignes vides où NA existent dans les données.
```
df[df$a == TRUE,]

      a  b
1     1  1
NA   NA NA
6     1  6
NA.1 NA NA
9     1  9
```
- vous n'avez pas vraiment besoin de la ifelse() ici -- comme @GregSnow la réponse de points, !is.na(x) & x est équivalent
- Merci, corrigé, comme l'a suggéré.
InformationsquelleAutor JWilliman
4

J'aime l'est.l'élément de la fonction:
```
is.element(a, T)
```
InformationsquelleAutor skeletor

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