在rpy2中省略prcomp()中的nA值？

Question

import numpy
import rpy2
from rpy2 import robjects
import rpy2.robjects.numpy2ri
from rpy2.robjects.packages import importr
stats = importr('stats')
r = robjects.r
rpy2.robjects.numpy2ri.activate()

a = numpy.array( [ [1, 5, numpy.nan, 4, 5], [2, 6, 8, 7, 8] ] )
b = numpy.array( [ [1, 5, 8, 4, 5], [2, 6, 8, 7, 8] ] )

std = r.sd( a[0], **{'na.rm': 'TRUE'} )              # works fine
pca = stats.prcomp( b )                              # works fine
pca = stats.prcomp( a )                              # error
pca = stats.prcomp( a, **{'na.rm': 'TRUE'} )         # error
pca = stats.prcomp( a, **{'na.action': 'na.omit'} )  # error

最后三个prcomp()调用给出了这个错误：

Error in svd(x, nu = 0) : infinite or missing values in 'x'

我谷歌了一大堆，想不出如何通过rpy2正确使用na.action (或其他方法)来处理prcomp()中的NA值。我希望这只是一个语法问题。

谢谢你的帮助。

Answer 1

"na.action“必须是函数，而不是带函数名的字符串。下面的代码可能会起到作用：

pca = stats.prcomp( a, **{'na.action': stats.na_omit} )

注意，NA != NaN。从您的示例中可以看出：

ar = robjects.vectors.Matrix(a)

print(ar)
     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,]    1    5  NaN    4    5
[2,]    2    6    8    7    8