使用BERT接口(interface)将缺失值的excel数组读入R

Question

我正在使用 BERT(Excel/R 接口(interface))将 R 函数实现到 Excel 中。当将诸如 eigen 之类的函数应用于数字数组时，它可以正常工作，但如果 Excel 数组中缺少值/字符串，则会出现错误。我想在 R 函数中(而不是在 Excel 中)删除具有非数字数据的数组的列(或行)。问题当然是当数组只有数字但如果 Excel 数组中有非数字数据时，BERT 会为 R 提供一个矩阵。所以基本上我想将该 R 列表更改为在正确位置缺少值的等效 R 数据框。

所以如果在EXCEL中我有

1 2
3 4

在范围 (A1:B2) 中，我在 R 中定义了这个函数。

EigenValues <- function(mat) { 
  print(mat)
  print(mode(mat))
  E<- eigen(mat)
  E$values
 }

在 Excel 中，这工作得很好，R 控制台向我显示 mat 是一个矩阵。
如果在 Excel 的单元格 A1 中我有一个空白值，则 R 将 mat 描述如下:

[,1] [,2]
[1,] NA 2   
[2,] 3  4   
[1] "list"

显然我在 Excel 中遇到错误。所以我想删除我有 NA 的行(或列)。我进行了很多搜索，但没有发现任何适用于那种列表的东西。例如。这个， Converting nested list to dataframe ，使用 rbind.list 函数，不起作用。

使用 dplyr 和 rbind_all 也不起作用。我怀疑这是因为我在每一行或每一列中有不同数量的缺失值。

这个 How to convert a list consisting of vector of different lengths to a usable data frame in R?不起作用，因为缺失值不一定在每行的末尾。

rbind.fill(Reduce(unlist, mat)) 

只会产生一个 NA。

Answer 1

如果其中一个矩阵元素包含错误数据(NA 值或缺失数据)，则 BERT 将输入矩阵强制转换为列表。
但是输入列表仍然有 dim属性，因此可以将其强制转换回矩阵。然后，您可以使用函数 complete.cases() 删除包含错误数据的行和列。 .以下功能对我有用:

EigenValues <- function(mat) {
  mat <- matrix(unlist(mat), nrow=dim(mat)[1])
  complete_rows <- complete.cases(mat)
  complete_cols <- complete.cases(t(mat))
  mat <- mat[t(complete_rows), t(complete_cols)]
  E <- eigen(mat)
  E$values
}