Discussion :

[enicnath]

Ce post pour juste signaler un problème auquel je me suis heurté : lorsque il y a des valeurs manquantes, les sélections peuvent ne pas se faire.
Voici un petit exemple :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
5
6
DF1 <- data.frame(A=c(1,2,1,NA,1,2,2,1,NA),B=c(1,1,1,NA,1,NA,2,2,NA),C=c(NA,1,2,2,2,2,1,NA,1))
DF1
DF1[which(DF1$A==2 & DF1$B!=1),]
DF2 <- data.frame(A=c(1,2,1,NA,1,2,2,1,NA),B=c(1,1,1,0,1,0,2,2,0),C=c(NA,1,2,2,2,2,1,NA,1))
DF2
DF2[which(DF2$A==2 & DF2$B!=1),]

La différence entre DF1 et DF2 est que DF2 contient 0 à la place de NA dans la colonne B.

En essayant de sélectionner les observations selon le critèrewhich(DF1$A==2 & DF1$B!=1) dans le 1er cas, les observations pour lesquelles B=NA n'apparaissent pas.
En revanche, je les obtient bien dans le second cas avec des critères identiques.

Pour avoir le même résultat dans le 1er cas, il faut compliquer le test : which(DF1$A==2 & (!is.na(DF1$B) | DF1$B!=1).

Ca n'a pas l'air important, mais ça m'oblige à revoir pas mal de programmes à partir de données contenant des valeurs manquantes !

[olivier.decourt]

Bonjour.
Je crois que c'est totalement fait exprès de la part de R. Dans which, NA n'est jamais une réponse correcte à une condition, sauf si la condition est is.na(...). Par contre, DF1$A == NA, DF1$A != NA, DF1$A > NA etc. sont toutes systématiquement fausses.
Donc ta conclusion est la bonne : si tu veux capturer des valeurs manquantes comme des réponses valables, il faut ajouter explicitement le cas is.na(...).

[enicnath]

Bonjour.
Je crois que c'est totalement fait exprès de la part de R. Dans which, NA n'est jamais une réponse correcte à une condition, sauf si la condition est is.na(...). Par contre, DF1$A == NA, DF1$A != NA, DF1$A > NA etc. sont toutes systématiquement fausses.
Donc ta conclusion est la bonne : si tu veux capturer des valeurs manquantes comme des réponses valables, il faut ajouter explicitement le cas is.na(...).

Toujours de très bon conseils. Merci Olivier