不是所有的is.numeric（x）都是TRUE 怎么办

如果不是所有的is.numeric(x)都是TRUE，可能有以下几种情况：

1. x中存在缺失值或非数值型数据，可以通过使用函数is.na()和is.numeric()进行检查和过滤，例如：

x <- c(1, 2, NA, "3", 4)
is.numeric(x)
# [1] FALSE

is.numeric(x) & !is.na(as.numeric(x))
# [1]  TRUE  TRUE FALSE FALSE  TRUE

2. x中存在字符串或其他非数值型数据，可能需要进行数据类型转换，例如：

x <- c(1, 2, "3", 4)
as.numeric(x)
# Warning message: NAs introduced by coercion
# [1]  1  2 NA  4

is.numeric(as.numeric(x))
# [1] TRUE

3. x中存在特殊的数值类型，例如无穷大（Inf）或非数字（NaN），可以使用is.finite()和is.nan()进行检查和过滤，例如：

x <- c(1, 2, Inf, NaN, 4)
is.numeric(x)
# [1] TRUE

is.finite(x)
# [1]  TRUE  TRUE FALSE FALSE  TRUE

is.numeric(x) & is.finite(x)
# [1]  TRUE  TRUE FALSE FALSE  TRUE

需要根据具体情况进行处理，确保数据的正确性和一致性。

相关问题

unlist(lapply(My_data1, function(x){ + shapiro.test(x)$p.value + })) Error in shapiro.test(x) : 不是所有的is.numeric(x)都是TRUE 请解决报错

这个错误是由于 `shapiro.test()` 函数只能接受数值型向量作为参数，而您的数据中存在非数值型的变量导致的。您需要先将数据中的非数值型变量删除或转换为数值型变量，再进行 `shapiro.test()` 的检验。

以下是一个例子，假设您的数据框中有两列数据，其中 `var1` 是数值型变量，`var2` 是非数值型变量，您可以使用下面的代码进行检验：

# 假设您的数据框名为 My_data1，将 var2 列删除
My_data2 <- My_data1[, -which(sapply(My_data1, class) == "factor")]

# 对 My_data2 中的每一列进行 shapiro.test() 检验
p_values <- unlist(lapply(My_data2, function(x) {
  if (is.numeric(x)) {
    shapiro.test(x)$p.value
  } else {
    NA
  }
}))

在这个例子中，我们使用了 `sapply()` 函数将 `My_data1` 中每一列的类型判断为 `factor` 或者 `numeric`，然后使用 `which()` 函数找到所有类型为 `factor` 的列的索引，再使用负索引将这些列删除，得到只包含数值型变量的数据框 `My_data2`。接着，我们使用 `lapply()` 函数对 `My_data2` 中的每一列进行 `shapiro.test()` 的检验，并将检验结果中的 p 值取出，最后使用 `unlist()` 函数将所有 p 值合并为一个向量。在检验过程中，我们使用了 `is.numeric()` 函数判断当前列是否为数值型变量，如果不是，则返回 `NA`。

table5 <- subset(table1, !is.numeric(x) | is.na(as.numeric(x)))

这段代码的作用是从`table1`中选择那些`x`列中的非数字值或者缺失值，将它们作为新的数据框`table5`。其中`!is.numeric(x)`是判断`x`列是否为数字类型，如果不是则返回`TRUE`，`is.na(as.numeric(x))`是判断`x`列中是否存在缺失值，如果存在则返回`TRUE`。使用`|`运算符将两个条件合并，只要其中一个条件成立就会返回`TRUE`，即选择那些非数字值或缺失值。`subset()`函数用于从数据框中选择满足某些条件的行和列，并返回一个新的数据框。