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Supprimer NA / NaN / Inf dans une matrice

Je veux essayer deux choses:

  1. Comment supprimer des lignes contenant NA/NaN/Inf
  2. Comment définir la valeur du point de données de NA/NaN/Inf à 0.

Jusqu'à présent, j'ai essayé d'utiliser ce qui suit pour les valeurs NA, mais j'ai reçu des avertissements.

> 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'
rmatrixrowsna
16
user2199881

Je suppose que je vais jeter mon chapeau sur le ring avec mes méthodes préférées:

# 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
34
Joshua Ulrich
library(functional)
m[apply(m, 1, Compose(is.finite, all)),]

Manifestation:

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

Remarque: Compose(is.finite, all) est équivalent à function(x) all(is.finite(x))

Pour définir les valeurs à 0, utilisez l'indexation matricielle:

m[!is.finite(m)] <- 0
m
##      [,1] [,2]
## [1,]    1    0
## [2,]    2    4
## [3,]    3    5
13
Matthew Lundberg

NaRV.omit (x) est mon option préférée pour la question 1. NaRV mnémonique signifie "pas une valeur régulière".

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"
9
BruceSpencer.Ca

Juste une autre façon (pour la première question):

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

Je ne peux pas penser autre chose que la réponse de Matthew pour la deuxième partie.

3
Arun