x <- c(10, 20, NA, 30, 40) x <- na.omit(x) mode(x)

这段代码会输出数值型（numeric），因为 x 中的所有值都是数值类型。执行这段代码会先创建一个包含 NA 值的数值型向量 x，然后用 na.omit(x) 函数去掉了 NA 值，并将结果重新赋值给了 x，最后求 x 的 mode（众数）并输出结果。因为 x 中的所有值都不相同，所以没有众数，mode()函数会返回数值型（numeric）。

相关问题

Error in lm.fit(x, y, offset = offset, singular.ok = singular.ok, ...) : NA/NaN/Inf in 'y' In addition: Warning message: In storage.mode(v) <- "double" : NAs introduced by coercion

这个错误消息通常表示在线性模型拟合过程中，因变量（y）包含了缺失值（NA）、非数字（NaN）或无穷大（Inf）的数据。同时，还可能会显示一个警告信息，表示在将数据转换为双精度浮点数时引入了NA值。

要解决这个问题，你可以考虑以下几个步骤：

1. 检查因变量（y）的数据，确保其中没有缺失值、非数字或无穷大的值。你可以使用函数如 `is.na(y)`、`is.nan(y)` 或 `is.infinite(y)` 来检查。

2. 如果发现了缺失值、非数字或无穷大的值，你可以选择删除这些观测，或者使用合适的方法进行填充或替代。例如，你可以使用函数如 `na.omit()`、`is.finite()` 或 `complete.cases()` 来处理缺失值。

3. 如果因变量（y）是一个变量的转换（例如对数转换）或差分，确保变量的转换或差分在处理之前已经进行了，而不是在模型拟合过程中。

通过上述步骤，你应该能够解决因变量中包含NA/NaN/Inf的问题，并成功拟合线性模型。

k1=kmeans(data,5) Error in do_one(nmeth) : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1) In addition: Warning message: In storage.mode(x) <- "double" : NAs introduced by coercion

这个错误提示通常意味着在使用k-means算法进行聚类时，数据集中包含了缺失值、无穷大或非数值类型的数据，导致无法进行计算。你需要检查你的数据集，确保其中不包含上述类型的数据。你可以使用如下代码查看数据集中是否存在缺失值：

sum(is.na(data))

如果结果大于0，说明数据集中存在缺失值。你可以使用如下代码删除包含缺失值的行：

na.omit(data)

如果仍然出现错误，则需要进一步检查数据集中是否有其他类型的数据。如果问题仍然存在，可以尝试寻求其他开发者的帮助。