与NA值的数值比较导致R中出现错误子集

有人能给我解释一下为什么解析为NA的逻辑计算会在基于向量比较的子集中产生伪行吗？例如：

employee <- c("Big Shot CEO", "Programmer","Intern","Guy Who Got Fired Last Week")
salary <-   c(      10000000,        50000,       0,                           NA)
emp_salary <- data.frame(employee,salary)

# how many employees paid over 100K?
nrow(emp_salary[salary>100000,]) # Returns 2 instead of 1 -- why?

emp_salary[salary>100000,]
# returns a bogus row of all NA's (not "Guy Who Got Fired")
#        employee salary
# 1  Big Shot CEO  1e+07
# NA         <NA>   <NA>

salary[salary>100000]
# returns:
# [1] 1e+07    NA

NA > 100000 #returns NA

---

employee首先，您可能不想首先使用
cbind（）
，这将强制所有变量都使用字符

 emp_salary <- data.frame(employee,salary)


直接计算结果并使用
na.rm=TRUE
：


至于假行背后的逻辑：


bigsal 1e5
是一个包含
NA
s的逻辑向量，这是必须的（因为无法知道
NA
值是否满足标准）
当使用包含
NA
s的逻辑向量对数据帧的行进行索引时，这可能是文档中最突出的部分（来自
help（“[”
）：

提取时，数字、逻辑或字符“NA”索引会选择未知元素，因此在逻辑、整数、数字、复数或字符结果的相应元素中返回“NA”，对于列表返回“NULL”

（我搜索了
帮助（“[.data.frame”）
，没有找到更有用的东西。）

需要记住的是，一旦索引完成，R就不再知道逻辑向量是从
salary
列创建的，因此它无法做您可能想做的事情，即保留其他列中的值。下面是一种思考填充的看似奇怪的行为的方法
NA
行中带有
NA
s的所有列：如果R完全保留该行，则对应的标准为
FALSE
。如果保留该行（请记住，它不能仅保留少数列而删除其他列），那么这将对应于标准为
TRUE
。如果标准既不是
FALSE
也不是
TRUE
，那么很难看出其他行为有什么意义…
谢谢，我编辑了示例以删除cbind，但在比较中它是非强制的。在我的实际问题中，我没有使用cbind，刚刚合并了两个数据集。你能解释使用逻辑评估作为索引的问题吗？啊，这很有意义（以R的方式）。谢谢。FWIW我想这一次不是R的错。任何时候你开始尝试以一致的方式处理
NA
s的逻辑，事情都可能变得奇怪。从R的角度很好地解释了事情看起来是什么样子。
nrow(subset(emp_salary,salary>1e5))

sum(salary>1e5,na.rm=TRUE)