R 订阅的分配中不允许使用NAs

我有一个简单的问题，但我无法理解克服它的逻辑

我有NAs的数字向量，希望对它们应用条件相关的操作

与我的问题类似的一个简单示例是：

x <- c(1,3,5,7,NA,2,4,6)
x[x>=5] <- c(1:8)[x>=5]
x[x<5] <- (c(1:8)*10)[x<5]

最好不必进行for循环，因为这个操作已经在一个空建模函数中，需要花费很多时间进行大量迭代

提前谢谢大家,， 莱昂纳多

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注意。NAs表示不可用值

我认为您是在混合分配和订阅。我相信你所追求的是更接近这一点的东西：

x <- c(1,3,5,7,NA,2,4,6)
x.greater <- c(1:8)[x>=5]
x.less <- (c(1:8)*10)[x<5]

x.greater
# 3  4 NA  8
x.less
# 10 20 NA 60 70

result <- c(x.greater, x.less)
result
# 3  4 NA  8 10 20 NA 60 70

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x您的逻辑还需要在子集中排除NAs。请参见下面的示例。注意：在修改
x
之前，子集向量被存储起来

x <- c(1,3,5,7,NA,2,4,6)
subset1 <- x>=5 & !is.na(x)
subset2 <-  x<5 & !is.na(x)

x[subset1] <- which(subset1)
x[subset2] <- 10*which(subset2)

x
x这很有趣。似乎只有在RHS上有多个值时，才能在子集设置和赋值时将整数与NA结合起来。。。也就是说，
x[c（NA，1）]这是一个有价值的问题，因为它从错误信息中得到了答案。但需要注意的是，即使您的代码在没有NA导致错误的情况下运行，也不会产生预期的结果。代码的第2行将覆盖用于预测上面3和4的结果的原始值5和7（而不是30和40），在调用第3行时，它们将是3和4，从而使它们变成30和40。试试看：
x[x>=5&！is.na（x）]=5&！is.na（x）]；x[x
x <- c(1,3,5,7,NA,2,4,6)
subset1 <- x>=5 & !is.na(x)
subset2 <-  x<5 & !is.na(x)

x[subset1] <- which(subset1)
x[subset2] <- 10*which(subset2)

x <- c(1,3,5,7,NA,2,4,6)

x.greater <- c(1:8)*(x>=5)
# 0  0  3  4 NA  0  0  8

x.less <- c(1:8)*10*(x<5)
# 10 20  0  0 NA 60 70  0

result <- x.greater + x.less
# 10 20  3  4 NA 60 70  8