サプリ機能でNAを無視する

Question

私はRを使用していますが、回答は検索されていますが、同様の質問が表示されていますが、特定の問題では機能していません。

私のデータセットでは、NAをプレースホルダとして使用しようとしています。なぜなら、私が分析の一部をしたら戻ってくるからです。私はすべての計算をもしNAが本当にそこになかったら。

皆さんが知っているように

Error in if ((x) > test) { : missing value where TRUE/FALSE needed 

、それはsapply機能と間違って何かです：

は、ここで例のデータテーブル私はエラーを取得しています

ROCA = c(1,3,6,2,1,NA,2,NA,1,NA,4,NA) 
ROCA <- data.frame (ROCA=ROCA)  # converting it just because that is the format of my original data 

#Now my function 
exceedes <- function (L=NULL, R=NULL, na.rm = T) 
{ 
    if (is.null(L) | is.null(R)) { 
     print ("mycols: invalid L,R.") 
     return (NULL)    
    } 
    test <-(mean(L, na.rm=TRUE)-R*sd(L,na.rm=TRUE)) 
    test1 <- sapply(L,function(x) if((x)> test){1} else {0}) 
    return (test1) 
} 
L=ROCA[,1] 
R=.5 
ROCA$newcolumn <- exceedes(L,R) 
names(ROCA)[names(ROCA)=="newcolumn"]="Exceedes1" 

と私の問題です。どのようにそれらを無視するための任意のアイデアNAの？私がNAの前にあった場所をすべて挿入することができたら、私はna.omitを試してみましたが、どうやってそれを行うのか分かりません。

Answer 1

この文は奇妙です：

test1 <- sapply(L,function(x) if((x)> test){1} else {0}) 

は試してみてください。その結果におけるS：

test1 <- ifelse(is.na(L), NA, ifelse(L > test, 1, 0)) 

Answer 2

は、あなたがNAたいですか？つまり、行を整列させたいのですか？

ちょうどL > testを返すように思われます。そして列を追加することも簡単にすることができます（私は "Exeedes1"がどこかの変数にあると考えています）。

exceedes <- function (L=NULL, R=NULL, na.rm = T) 
{ 
    if (is.null(L) | is.null(R)) { 
     print ("mycols: invalid L,R.") 
     return (NULL)    
    } 
    test <-(mean(L, na.rm=TRUE)-R*sd(L,na.rm=TRUE)) 

    L > test 
} 
L=ROCA[,1] 
R=.5 
ROCA[["Exceedes1"]] <- exceedes(L,R) 

Answer 3

>は既にベクトル化されているため、何のsapplyの必要性とあなたの匿名関数はありません。

また、無効なデフォルトの引数値を指定するのは本当に奇妙なようです。私の推測では、missing機能を使用する代わりに、それをkludgeとして使用しているということです。 NULLを返すのではなく、エラーをスローするのも良い方法です。なぜなら、関数がNULLを返すときに捕まえようとする必要があるからです。

exceedes <- function (L, R, na.rm=TRUE) 
{ 
    if(missing(L) || missing(R)) { 
    stop("L and R must be provided") 
    } 
    test <- mean(L,na.rm=TRUE)-R*sd(L,na.rm=TRUE) 
    as.numeric(L > test) 
} 

ROCA <- data.frame(ROCA=c(1,3,6,2,1,NA,2,NA,1,NA,4,NA)) 
ROCA$Exceeds1 <- exceedes(ROCA[,1],0.5)