Julia缺失值(missing)

Julia缺失值(missing)

在数理统计、数据挖掘或分析、机器学习等需要大规模数据的应用场景中，经常会出现缺失值（理论上应该存在，但观测数据没有实际的值）, Julia提供了专门的Missing类型用于表达这种数据，而missing是该类型仅有的单例对象。该对象的作用类似于R语言中的NA，或SQL中的NULL。

不过，在使用missing中，不论是数学运算符还是函数，缺失性都会进行自动地传播。这样做的合理性很容易理解：输入值的不确定必然导致输出值的不确定，即涉及缺失值的操作一般均会生成缺失值。下面举例说明：

julia> missing + 1
missing

julia> "a" * missing
missing

julia> abs(missing)
missing

missing是Julia的正常对象，但只有当函数对其做出恰当的兼容性处理才能正常工作。第三方包同样需要对Missing类型做出恰当的处理，例如在定义函数时，如果实参是missing而定义的函数没有恰当处理，则会抛出MethodError异常。

missing对象在参与逻辑运算时，同样会进行缺失性传播，一旦有操作数是missing对象，那么结果也将是missing，例如：

需要注意的是，是否相等运算符==也是适用传播规则的，所以该运算符无法用于检测一个值是否是missing。如果需要进行检测，可使用ismissing()函数。不过，函数isequal()和是否相同运算符===是这种传播规则的特例：即使参数或操作数存在缺失值，仍会正常地返回一个布尔值结果。所以，这两个操作也可以用于测试某个值是否是missing值，例如：`

julia> ismissing(missing)
true

julia> missing === 1
false

julia> isequal(missing, 1)
false

julia> missing === missing
true

julia> isequal(missing, missing)
true

对于大小比较，虽然运算符受到传播规则的影响无法返回正常的布尔值，不过可以使用函数isless()，这是排序方法sort()的基础函数。例如：

julia> isless(1, missing)
true

julia> isless(missing, Inf)
false

julia> isless(missing, missing)
false

这是因为在Julia的数值系统中，missing值被处理为比任意类型的数值都大。

逻辑运算符在缺失传播方面同样有些特殊，是否能够产生正常布尔结果依赖于逻辑操作的定义。例如：

julia> true | missing
true

julia> missing | true
true

对于或操作，操作数中只要任意一个是true，则无论其他几个是否为true，结果都会是true，所以missing即使作为true之外的操作数并不会影响到结果的正常输出。

同样，对于与操作，操作数有一个是false的情况，无论其他操作数是否存在missing值，结果都会正常地输出false值，即：

julia> missing & false
false

julia> false & missing
false

反之，缺失性会传递。在或操作中，如果其中一个操作数是false，那么另外操作数是missing时，导致结果只能取missing，即缺失性传递下去了：

julia> false | missing
missing

julia> missing | false
missing

同时，在与操作中，其中一个操作数为true时则传递缺失性，例如：

julia> true & missing
missing

julia> missing & true
missing

另外，缺失性总会在异或操作中传播，这是因为在这种操作中，两个操作数都会对结果产生影响。同样，反操作符！在操作数为missing时也总会返回missing值。

在if、while及?:等控制逻辑结构中，条件表达式中是不允许出现missing的。这是因为missing无法明确地告知条件是否满足，所以Julia也无从判断后续的代码是否应该执行或者该如何执行，所以这种情况下会抛出TypeError异常。

在&&及||的运算中，missing的出现通常会引发异常，即：

与前述的逻辑运算类似的是，仅在missing是否存在都不会影响到判断时才能够正确输出结果（通常misssing作为最后一个操作数）：

julia> true || missing
true

julia> false && missing
false

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