如何在 RStudio 中删除 NaN

在 RStudio 中，我们经常需要处理包含 NaN（Not a Number）的数据。NaN 是一种特殊的数值，表示“未知”或“无法表示”的值。在处理数据的过程中，NaN 可能会对分析和可视化造成问题。因此，本文将介绍如何在 RStudio 中删除 NaN。

方法一：使用 is.na() 函数

is.na() 是一个用于检查输入值是否为 NaN 的函数。它返回一个逻辑向量，表示输入值是否为 NaN。我们可以利用这一特性，删除包含 NaN 的行或列。

删除含 NaN 行

# 创建包含 NaN 行的数据框
df <- data.frame(a = c(1, 2, NaN), b = c(3, NaN, 5), c = c(NaN, 7, 8))

# 删除含 NaN 的行
df[!apply(is.na(df), 1, any), ]

解释：is.na(df) 返回一个逻辑矩阵，表示 df 中每个元素是否为 NaN；any() 函数检查每行中是否有至少一个元素为 TRUE（即为 NaN）；apply() 函数将 any() 应用于每一行；最终得到逻辑向量 !apply(is.na(df), 1, any)，表示不含 NaN 的行。

删除含 NaN 列

# 创建包含 NaN 列的数据框
df <- data.frame(a = c(1, 2, NaN), b = c(3, NaN, 5), c = c(NaN, 7, 8))

# 删除含 NaN 的列
df[, !apply(is.na(df), 2, any)]

解释：apply(is.na(df), 2, any) 返回一个逻辑向量，表示 df 中每列中是否有至少一个元素为 TRUE（即为 NaN）； !apply(is.na(df), 2, any) 表示不含 NaN 的列。

方法二：使用 complete.cases() 函数

complete.cases() 是一个用于检查向量或数据框中是否存在任何含有缺失值的行/列的函数。如果所有元素均已定义，则返回 TRUE；否则返回 FALSE。我们可以利用这一函数，删除包含 NaN 的行或列。

删除含 NaN 行

# 创建包含 NaN 行的数据框
df <- data.frame(a = c(1, 2, NaN), b = c(3, NaN, 5), c = c(NaN, 7, 8))

# 删除含 NaN 的行
df[complete.cases(df), ]

删除含 NaN 列

# 创建包含 NaN 列的数据框
df <- data.frame(a = c(1, 2, NaN), b = c(3, NaN, 5), c = c(NaN, 7, 8))

# 删除含 NaN 的列
df[, complete.cases(df)]

总结

本文介绍了在 RStudio 中删除 NaN 的两种方法，分别是使用 is.na() 函数和 complete.cases() 函数。需要注意的是，在删除含 NaN 行/列时，需要使用 apply() 函数将逻辑向量应用于每一行/列中。