tabla - Eliminar NA/NaN/Inf en una matriz

remove na in r

Question

Quiero probar dos cosas:

1. ¿Cómo elimino las filas que contienen NA / NaN / Inf?
2. ¿Cómo establezco el valor del punto de datos de NA / NaN / Inf a 0?

Hasta ahora, he intentado usar lo siguiente para los valores de NA, pero he estado recibiendo advertencias.

> eg <- data[rowSums(is.na(data)) == 0,]

 Error in rowSums(is.na(data)) :
''x'' must be an array of at least two dimensions
In addition: Warning message:
In is.na(data) : is.na() applied to non-(list or vector) of type ''closure''

Answer 1

Creo que voy a lanzar mi sombrero en el anillo con mis métodos preferidos:

# sample data
m <- matrix(c(1,2,NA,NaN,1,Inf,-1,1,9,3),5)
# remove all rows with non-finite values
m[!rowSums(!is.finite(m)),]
# replace all non-finite values with 0
m[!is.finite(m)] <- 0

Answer 2

NaRV.omit (x) es mi opción preferida para la pregunta 1. Mnemonic NaRV significa "no es un valor regular".

require(IDPmisc)
m <- matrix(c(1,2,3,NA,5, NaN, 7, 8, 9, Inf, 11, 12, -Inf, 14, 15), 5)
> m
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 NaN 11
[2,] 2 7 12
[3,] 3 8 -Inf
[4,] NA 9 14
[5,] 5 Inf 15
> NaRV.omit(m)
[,1] [,2] [,3]
[1,] 2 7 12
attr(,"na.action")
[1] 1 3 4 5
attr(,"class")
[1] "omit"

Answer 3

Solo otra manera (para la primera pregunta):

m <- structure(c(1, 2, 3, NA, 4, 5, Inf, 5, 6, NaN, 7, 8),
.Dim = c(4L, 3L))
# [,1] [,2] [,3]
# [1,] 1 4 6
# [2,] 2 5 NaN
# [3,] 3 Inf 7
# [4,] NA 5 8
m[complete.cases(m * 0), , drop=FALSE]
# [,1] [,2] [,3]
# [1,] 1 4 6

No puedo pensar en otra cosa que no sea la respuesta de Matthew para la segunda parte.

Answer 4

library(functional)
m[apply(m, 1, Compose(is.finite, all)),]

Demostración:

m <- matrix(c(1,2,3,NA,4,5), 3)
m
## [,1] [,2]
## [1,] 1 NA
## [2,] 2 4
## [3,] 3 5
m[apply(m, 1, Compose(is.finite, all)),]
## [,1] [,2]
## [1,] 2 4
## [2,] 3 5

Nota: Compose(is.finite, all) es equivalente a la function(x) all(is.finite(x))

Para establecer los valores en 0, use la indexación de matriz:

m[!is.finite(m)] <- 0
m
## [,1] [,2]
## [1,] 1 0
## [2,] 2 4
## [3,] 3 5