Julia:在缺少的向量中查找大于0的值

我对Julia是个新手，作为一个Matlab/R用户，我发现在大多数情况下，与它一起工作非常愉快

但是，我对缺少的值以及如何使用它们感到有点困惑

假设我有一个向量：

a=[missing -1 2 3 -12] #Julia
a=[NaN -1 2 3 -12] #Matlab

在Matlab中，我只需执行以下操作，即可找到0以下的值

a(a<0)

不幸的是，这在朱莉娅身上不起作用，当我尝试时

a[a.<0]

我还尝试了以下方法

a[findall(skipmissing(a).<0)]

当然，因为我跳过了findall函数中缺少的值。我很确定有一种简单且合乎逻辑的方法可以做到这一点，但我似乎找不到

有人能告诉我怎么走吗

最好的，

---

Richard这是最简单的方法：

julia> a=[missing -1 2 3 -12]
1×5 Array{Union{Missing, Int64},2}:
 missing  -1  2  3  -12

julia> a[isless.(a, 0)]
2-element Array{Union{Missing, Int64},1}:
  -1
 -12

这使用了这样一个事实，即isless认为缺失比任何数字都大

另一种写作方式：

julia> filter(x -> isless(x, 0), a)
2-element Array{Union{Missing, Int64},1}:
  -1
 -12

现在，为了避免isless的这种特殊技巧，您可以使用coalesce执行以下操作，这是一种可用于安全处理缺失值的通用方法：

或

最后，您可以更加明确，如：

julia> filter(x -> !ismissing(x) && x < 0, a)
2-element Array{Union{Missing, Int64},1}:
  -1
 -12

或

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您也可以在上面的示例中使用理解语法，以下是最简单的方法：

julia> a=[missing -1 2 3 -12]
1×5 Array{Union{Missing, Int64},2}:
 missing  -1  2  3  -12

julia> a[isless.(a, 0)]
2-element Array{Union{Missing, Int64},1}:
  -1
 -12

这使用了这样一个事实，即isless认为缺失比任何数字都大

另一种写作方式：

julia> filter(x -> isless(x, 0), a)
2-element Array{Union{Missing, Int64},1}:
  -1
 -12

现在，为了避免isless的这种特殊技巧，您可以使用coalesce执行以下操作，这是一种可用于安全处理缺失值的通用方法：

或

最后，您可以更加明确，如：

julia> filter(x -> !ismissing(x) && x < 0, a)
2-element Array{Union{Missing, Int64},1}:
  -1
 -12

或

---

您也可以在上面的示例中使用理解语法

注意，Matlab示例与Julia示例并不等效。如果在Julia中使用NaN而不是missing，则a[a。注意，Matlab示例与Julia示例并不等效。如果在Julia中使用NaN而不是missing，则a[a]。

julia> filter(x -> coalesce(x < 0, false), a)
2-element Array{Union{Missing, Int64},1}:
  -1
 -12

julia> filter(x -> !ismissing(x) && x < 0, a)
2-element Array{Union{Missing, Int64},1}:
  -1
 -12

julia> [v for v in a if !ismissing(v) && v < 0]
2-element Array{Int64,1}:
  -1
 -12