使用juliarcall包将NA传递给R

对于imputeTS包，我在将数组中的NA传递给R时遇到了一些问题

假设我有这个数组：

a = Any[1, 2, 3, NaN, 5]

我想把它传给这个：

R"""
b <- na_seadec($a, algorithm = "kalman", find_frequency = TRUE, maxgap = Inf)
"""

R”“”
b
NaN
在茱莉亚将是
NaN
在R。
如果要在R中使用
NA
，则应在Julia中使用
missing
：

julia> x = [1, 2, NaN]
3-element Array{Float64,1}:
   1.0
   2.0
 NaN

julia> y = [1, 2, missing]
3-element Array{Union{Missing, Int64},1}:
 1
 2
  missing

julia> R"$x"
RObject{RealSxp}
[1]   1   2 NaN


julia> R"$y"
RObject{IntSxp}
[1]  1  2 NA

您可以在Julia手册的中找到详细信息

下面是一个示例会话：

julia> R"library(imputeTS)"
RObject{StrSxp}
[1] "imputeTS"  "stats"     "graphics"  "grDevices" "utils"     "datasets"
[7] "methods"   "base"


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

julia> R"""
       b <- na_seadec($a, algorithm = "kalman", find_frequency = TRUE, maxgap = Inf)
       """
┌ Warning: RCall.jl: Warning in na_seadec(`#JL`$a, algorithm = "kalman", find_frequency = TRUE,  :
│   No seasonality information for dataset could be found, going on without decomposition.
│               Setting find_frequency=TRUE might be an option.
└ @ RCall ~/.julia/packages/RCall/g7dhB/src/io.jl:113
RObject{RealSxp}
[1] 1 2 3 4 5

julia>R“库（输入）”
RObject{StrSxp}
[1] “输入”“统计”“图形”“GR设备”“utils”“数据集”
[7] “方法”“基”
julia>a=[1,2,3，缺失，5]
五元素数组{Union{缺失，Int64}，1}：
1.
2.
3.
丢失的
5.
朱莉娅>R“
b我想我发现了问题。R的方法是.numeric（），我不知道它在Julia中的等价物。问题是：我没有静态地定义“a”，我必须将它定义为一个空数组并将值推送到它。可能问题在于如何定义“a”数组。在推送所有值之后，我试图将其转换为Float64，但因为它包含missing，所以出现了错误。现在怎么办？可能使用例如
collect（Union{Float64，Missing}，a）
应该会给你想要的，但是我需要一个完整的代码来确定（这是这个问题的一个单独的问题，所以如果我写的东西不能解决你的问题，也许可以发布另一个特定于转换问题的问题）。好的！！！最终我找到了答案：convert（数组{Union{Missing，Float64}}，a）。我认为这绝对等同于as.numeric（）。谢谢你的帮助
convert
几乎是相同的，但正如我所建议的，等效的是
collect
。不同之处在于，
collect
将始终创建一个副本（如R中的
as.numeric
），而如果
a
已经具有
eltype
等于
Union{Missing，Float64}
，则
convert
将不会创建副本。