Replaces all infinite (Inf and -Inf) or NaN
values with regular NA.
zap_inf(x, ...)A vector or a data frame.
Optional, unquoted names of variables that should be selected for
further processing. Required, if x is a data frame (and no
vector) and only selected variables from x should be processed.
You may also use functions like : or tidyselect's
select-helpers.
See 'Examples' or package-vignette.
x, where all Inf, -Inf and NaN are converted to NA.
x <- c(1, 2, NA, 3, NaN, 4, NA, 5, Inf, -Inf, 6, 7)
zap_inf(x)
#> [1] 1 2 NA 3 NA 4 NA 5 NA NA 6 7
data(efc)
# produce some NA and NaN values
efc$e42dep[1] <- NaN
efc$e42dep[2] <- NA
efc$c12hour[1] <- NaN
efc$c12hour[2] <- NA
efc$e17age[2] <- NaN
efc$e17age[1] <- NA
# only zap NaN for c12hour
zap_inf(efc$c12hour)
#> [1] NA NA 70 168 168 16 161 110 28 40 100 25 25 24 56 20 25 126
#> [19] 168 118 150 50 18 168 15 168 12 7 35 168 150 168 168 119 168 168
#> [37] 168 28 168 30 14 168 168 50 168 24 168 42 154 60 168 168 24 168
#> [55] 150 168 168 168 168 168 128 168 11 50 80 15 7 21 168 24 6 30
#> [73] 168 42 30 85 35 70 9 168 77 24 91 6 22 168 168 168 168 50
#> [91] 40 9 25 14 49 5 7 21 24 7 168 168 4 168 168 15 168 168
#> [109] 20 59 24 7 100 168 168 28 20 50 89 168 12 24 91 168 168 168
#> [127] 11 35 10 125 140 28 84 15 15 14 24 4 140 168 6 10 20 15
#> [145] 65 35 105 50 168 77 168 42 4 168 168 42 6 168 70 15 30 9
#> [163] 16 35 28 168 9 168 15 6 14 35 7 12 50 6 22 35 6 168
#> [181] 28 10 91 8 168 24 168 168 14 28 16 168 6 168 28 160 39 15
#> [199] 10 10 17 168 70 50 12 10 168 168 168 28 12 8 21 24 15 8
#> [217] 16 56 42 4 25 35 30 6 110 30 24 14 4 20 10 7 161 28
#> [235] 14 4 50 10 18 15 6 17 14 5 10 30 10 10 84 10 6 15
#> [253] 40 21 11 8 5 12 10 20 12 24 27 14 18 168 14 10 6 21
#> [271] 16 15 20 10 22 35 30 16 24 168 168 40 40 50 20 20 6 5
#> [289] 48 168 6 8 43 90 100 8 15 5 8 10 30 168 20 30 30 12
#> [307] 30 30 14 15 50 20 25 40 9 18 25 100 6 25 15 20 10 28
#> [325] 10 30 6 40 7 8 15 4 4 168 7 22 30 15 30 20 25 20
#> [343] 20 25 14 30 20 15 6 5 50 8 20 14 18 16 20 15 25 18
#> [361] 22 18 48 60 10 7 5 35 28 5 25 40 49 4 70 6 7 40
#> [379] 50 30 70 14 70 7 6 14 10 25 5 11 120 18 6 20 15 35
#> [397] 15 15 120 28 10 120 100 18 8 40 140 6 11 15 80 5 6 40
#> [415] 5 7 4 24 28 25 140 14 40 5 20 168 40 80 120 160 7 7
#> [433] 4 6 14 7 28 25 28 7 21 30 25 65 18 40 20 80 7 50
#> [451] 30 10 8 6 6 42 10 30 15 10 10 130 160 168 24 24 30 20
#> [469] 10 7 120 6 6 10 20 5 60 20 6 10 84 8 168 40 40 20
#> [487] 56 6 7 12 10 14 28 12 28 11 16 12 22 17 16 50 6 5
#> [505] 45 16 15 20 20 8 8 15 10 15 27 14 28 168 168 21 12 62
#> [523] 20 7 10 20 8 9 12 10 35 5 18 15 6 8 12 25 10 40
#> [541] 20 6 168 4 168 24 25 40 18 20 40 6 5 30 14 8 28 45
#> [559] 40 30 28 50 84 12 40 10 15 40 24 168 160 162 100 110 140 25
#> [577] 15 35 30 40 10 25 12 35 10 30 10 100 12 56 40 30 60 100
#> [595] 20 35 168 22 60 24 20 70 25 6 18 10 15 20 20 10 22 15
#> [613] 48 80 77 6 6 8 20 20 8 6 8 15 10 10 15 8 6 56
#> [631] 6 8 28 20 70 8 7 10 10 10 168 40 40 30 30 28 14 40
#> [649] 10 4 14 42 42 65 5 10 45 55 50 35 40 15 8 25 5 5
#> [667] 4 14 20 10 50 16 22 100 100 30 120 100 10 120 6 6 5 10
#> [685] 9 9 12 20 10 160 100 20 56 7 35 120 60 10 14 21 10 7
#> [703] 18 4 8 10 6 10 30 10 9 36 15 35 21 168 168 10 6 20
#> [721] 6 8 15 84 45 40 90 35 70 5 20 35 8 30 4 84 10 25
#> [739] 60 6 26 12 25 15 50 18 12 22 21 70 168 5 30 70 168 9
#> [757] 6 4 20 8 14 9 6 14 7 6 20 20 48 10 5 6 8 8
#> [775] 8 8 4 4 8 25 20 6 21 28 70 8 21 28 14 4 5 6
#> [793] 7 140 4 8 7 8 7 30 40 50 35 42 40 168 150 168 168 168
#> [811] 14 6 8 22 10 6 30 8 10 10 12 20 15 20 15 20 25 7
#> [829] 4 20 10 50 20 25 5 7 5 12 35 35 30 40 15 10 8 5
#> [847] 14 14 6 14 7 20 6 10 30 14 10 10 28 8 6 20 5 7
#> [865] 20 18 12 17 14 5 6 4 4 6 10 6 14 30 35 10 100 8
#> [883] 10 20 40 40 40 6 30 28 20 25 30 50 20 15 110 28 85 160
#> [901] 10 8 NA NA NA NA NA NA
#> attr(,"label")
#> [1] "average number of hours of care per week"
# only zap NaN for c12hour and e17age, not for e42dep,
# but return complete data framee
zap_inf(efc, c12hour, e17age)
#> c12hour e15relat e16sex e17age e42dep c82cop1 c83cop2 c84cop3 c85cop4
#> 1 NA 2 2 NA NaN 3 2 2 2
#> 2 NA 2 2 NA NA 3 3 3 3
#> 3 70 1 2 82 3 2 2 1 4
#> 4 168 1 2 67 4 4 1 3 1
#> 5 168 2 2 84 4 3 2 1 2
#> 6 16 2 2 85 4 2 2 3 3
#> 7 161 1 1 74 4 4 2 4 1
#> 8 110 4 2 87 4 3 2 2 1
#> 9 28 2 2 79 4 3 2 3 2
#> 10 40 2 2 83 4 3 2 1 2
#> 11 100 1 1 68 4 3 4 4 4
#> 12 25 8 2 97 3 3 3 3 1
#> 13 25 2 2 80 4 3 2 2 2
#> 14 24 1 2 75 3 3 2 4 4
#> 15 56 2 2 82 3 2 3 3 3
#> 16 20 2 2 89 3 4 2 1 3
#> 17 25 1 1 80 1 3 2 1 2
#> 18 126 1 1 72 3 4 2 1 2
#> 19 168 2 1 94 3 3 2 1 2
#> 20 118 1 1 79 4 3 2 4 2
#> 21 150 2 2 89 4 3 2 3 2
#> 22 50 1 1 67 3 4 1 2 1
#> 23 18 2 2 94 4 3 1 1 1
#> 24 168 2 2 83 4 3 2 2 4
#> 25 15 2 2 85 3 3 2 1 2
#> 26 168 1 1 80 4 2 3 4 4
#> 27 12 2 2 88 4 2 3 3 NA
#> 28 7 1 1 76 2 2 2 2 2
#> 29 35 2 2 84 3 3 2 2 2
#> 30 168 2 2 95 4 2 2 1 2
#> 31 150 2 1 88 4 3 2 4 4
#> 32 168 1 1 87 4 3 1 3 1
#> 33 168 4 2 89 3 3 2 2 3
#> 34 119 1 1 80 4 2 2 4 4
#> 35 168 1 2 75 4 3 2 1 2
#> 36 168 1 1 82 4 3 2 1 2
#> 37 168 1 1 69 4 3 4 3 2
#> 38 28 2 2 91 2 3 1 1 2
#> 39 168 1 1 86 4 3 2 3 4
#> 40 30 2 2 86 3 2 3 2 3
#> 41 14 2 2 84 3 4 3 2 2
#> 42 168 1 1 69 4 4 2 1 3
#> 43 168 1 1 67 4 3 2 3 3
#> 44 50 1 1 67 4 3 3 2 3
#> 45 168 1 1 66 4 3 4 2 2
#> 46 24 1 1 79 4 2 3 1 3
#> 47 168 1 2 72 4 3 2 3 3
#> 48 42 1 1 65 4 3 3 2 3
#> 49 154 1 1 75 3 3 2 3 3
#> 50 60 7 2 87 4 2 4 4 3
#> 51 168 1 1 68 4 3 3 4 2
#> 52 168 1 1 75 4 4 2 2 1
#> 53 24 1 1 65 4 2 2 4 2
#> 54 168 1 1 67 4 3 2 3 2
#> 55 150 1 2 81 4 4 2 1 2
#> 56 168 2 2 83 4 4 2 2 2
#> 57 168 1 1 NA 4 NA 3 4 4
#> 58 168 2 2 82 4 3 3 2 NA
#> 59 168 1 1 79 3 2 2 1 2
#> 60 168 1 1 72 4 2 4 4 4
#> 61 128 2 2 87 4 4 2 4 2
#> 62 168 1 1 85 4 3 2 4 3
#> 63 11 2 2 88 4 3 1 1 1
#> 64 50 2 2 74 3 2 2 2 3
#> 65 80 2 2 87 3 3 2 2 1
#> 66 15 2 2 88 3 3 2 2 2
#> 67 7 2 2 76 4 2 3 1 1
#> 68 21 4 2 81 3 3 2 1 1
#> 69 168 1 2 80 4 3 3 1 4
#> 70 24 1 2 68 4 2 3 4 2
#> 71 6 8 2 82 4 4 1 1 1
#> 72 30 2 2 NA 4 3 2 2 3
#> 73 168 2 2 91 4 3 2 1 2
#> 74 42 1 1 66 4 2 3 2 4
#> 75 30 2 2 89 4 3 2 2 1
#> 76 85 1 1 79 4 3 2 1 2
#> 77 35 2 1 69 4 2 4 4 4
#> 78 70 2 2 92 3 3 2 1 1
#> 79 9 2 2 75 3 2 3 1 1
#> 80 168 1 1 76 4 3 2 2 2
#> 81 77 1 1 77 2 4 1 1 1
#> 82 24 1 2 NA 3 4 2 1 2
#> 83 91 1 1 76 4 3 2 1 4
#> 84 6 2 2 76 3 3 3 2 4
#> 85 22 2 2 79 4 3 2 3 1
#> 86 168 2 2 77 4 3 2 1 4
#> 87 168 1 1 67 4 3 2 1 2
#> 88 168 1 1 66 4 3 3 2 2
#> 89 168 8 2 78 4 3 3 3 4
#> 90 50 2 2 84 4 3 3 2 1
#> 91 40 1 1 79 3 3 1 1 3
#> 92 9 1 1 77 1 3 2 2 1
#> 93 25 1 2 66 2 3 2 1 3
#> 94 14 4 2 94 3 3 3 1 2
#> 95 49 1 1 65 4 3 2 1 2
#> 96 5 4 1 90 3 3 2 1 2
#> 97 7 1 1 66 NA 3 2 2 2
#> 98 21 1 1 90 4 3 2 1 2
#> 99 24 1 1 85 3 3 2 2 2
#> 100 7 8 1 77 4 3 3 4 2
#> 101 168 1 2 76 3 3 2 3 3
#> 102 168 1 1 66 3 3 2 2 2
#> 103 4 1 1 76 3 4 2 1 2
#> 104 168 2 2 80 4 3 2 1 2
#> 105 168 2 2 89 4 3 2 2 2
#> 106 15 1 1 69 3 3 2 2 2
#> 107 168 1 1 75 3 4 2 1 1
#> 108 168 1 2 75 2 4 1 1 1
#> 109 20 2 1 80 3 3 2 1 2
#> 110 59 2 2 80 4 3 2 2 2
#> 111 24 1 1 74 4 3 2 1 2
#> 112 7 2 2 82 3 3 2 2 1
#> 113 100 2 2 91 4 3 3 3 2
#> 114 168 1 2 80 4 4 1 1 1
#> 115 168 2 2 74 4 3 2 2 2
#> 116 28 2 2 90 2 3 2 2 3
#> 117 20 2 2 83 2 3 2 2 1
#> 118 50 1 1 82 3 3 3 3 2
#> 119 89 1 2 73 4 4 2 4 2
#> 120 168 1 1 84 4 3 2 1 4
#> 121 12 2 2 90 3 4 1 1 1
#> 122 24 1 2 65 4 3 3 4 2
#> 123 91 1 1 84 4 3 3 4 1
#> 124 168 1 1 72 4 3 4 4 4
#> 125 168 2 1 95 3 2 2 2 2
#> 126 168 1 2 67 4 3 2 1 3
#> 127 11 2 2 81 1 4 1 1 1
#> 128 35 2 2 92 4 3 2 1 3
#> 129 10 2 2 83 2 3 1 1 1
#> 130 125 1 2 74 4 4 1 2 2
#> 131 140 1 1 91 3 2 2 3 3
#> 132 28 2 2 78 3 3 2 1 1
#> 133 84 1 1 81 4 3 2 1 4
#> 134 15 2 2 76 4 1 2 3 2
#> 135 15 2 2 93 3 4 2 2 2
#> 136 14 2 2 97 3 3 2 2 1
#> 137 24 2 2 93 4 3 4 3 2
#> 138 4 4 2 81 2 4 1 1 1
#> 139 140 1 2 75 4 4 1 2 2
#> 140 168 1 1 84 3 3 2 1 3
#> 141 6 8 2 78 2 3 2 2 3
#> 142 10 8 2 84 4 3 2 1 2
#> 143 20 2 2 87 4 2 3 2 2
#> 144 15 1 1 83 3 4 2 1 NA
#> 145 65 8 2 94 4 3 2 2 2
#> 146 35 1 2 85 4 3 2 2 1
#> 147 105 1 2 70 4 4 2 1 NA
#> 148 50 1 1 69 4 3 2 2 2
#> 149 168 1 1 76 4 3 2 1 2
#> 150 77 2 1 83 3 3 2 2 1
#> 151 168 4 2 91 4 4 2 1 2
#> 152 42 2 2 90 4 4 2 2 3
#> 153 4 6 2 87 4 3 1 1 1
#> 154 168 2 2 91 4 4 2 3 1
#> 155 168 1 1 72 4 4 2 1 2
#> 156 42 1 2 73 3 3 1 2 1
#> 157 6 2 2 79 3 2 1 1 2
#> 158 168 2 2 84 4 4 4 1 4
#> 159 70 1 2 82 3 3 2 2 2
#> 160 15 3 1 65 3 3 2 1 2
#> 161 30 4 2 78 3 3 2 1 1
#> 162 9 2 2 94 3 3 2 4 2
#> 163 16 2 2 91 4 1 3 1 4
#> 164 35 4 2 NA 4 3 2 1 2
#> 165 28 8 2 80 3 3 2 1 2
#> 166 168 1 2 70 4 4 3 2 3
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