1.6.2 方案

你的数据有时将会存在NULL、NA 、NaN。处理这些数据有些不同于「正常」值，并可能需要确定性测试。

以下是这些值相比较的例子：

注意，NULL 不同于其他两个。NULL 意味着没有值，而 NA 和 表示有值，尽管也许是不可用的。下面有一个例子区分：

第一个例子，检查 y 是否是 NULL ，结果 y 并不是；第二个例子，试图检查 x 是否是 NA，但并没有值被检测。

1.6.2.1 忽视向量汇总函数中的「坏」值

1.6.2.2 从向量中移除「坏值」

使用 is.na() 或 is.nan() 的反向函数，可以将这些值移除。

1.6.2.3 注意

也有无限值 Inf 和 -Inf，及其相应的函数 is.finite() 和 。