00引言
这篇的主角是R语言中缺失值(NA)的识别与提取。先介绍NAN、Inf及其运算。在最终介绍缺失值（NA），毕竟重要的都压轴嘛。
1、Inf
在实数轴上除了确定的有限点，还有两个无限：正无穷、负无穷。用Inf、-Inf表示。
> Inf
[1] Inf
> -Inf
[1] -Inf
> 1/0
[1] Inf
> -1/0
[1] -Inf
2、NAN（Not a Number）
NAN是Not a Number的简称。在R语言中什么是不确定的数呢？下面通过代码给出例子，大家自己推理总结。
> 0/0
[1] NaN
> Inf/Inf
[1] NaN
> Inf -Inf
[1] NaN
> Inf -Inf
[1] NaN
上面的不难看出一般很犹豫的值就会显示不是一个数。但是也有一些奇怪的（违反数学分析的极限定理）需要大家记住。方便理解后面的逻辑。
> 0^Inf
[1] 0
> Inf^0
[1] 1
> 0^0
[1] 1
3、NA与逻辑运算符
大家先思考一下下面的逻辑表达式的值：NA == 1、NA == NA、NA > 0、NA + 1、NA * 1、NA / 1会是什么？
> NA == 1
[1] NA
> NA == NA
[1] NA
> NA > 0
[1] NA
> NA + 1
[1] NA
> NA * 1
[1] NA
> NA / 1
[1] NA
NA会对一般的逻辑运算加减运算免疫，这是为什么呢？。其实很好理解，我么可以把NA理解为不知道的一个数（这里注意和不确定（NAN）区别），对于不知道的一个数NA我们一般会结合if.na函数来判断转化处理缺失值。在看下面的例子：
例子1：
> NA | T
[1] TRUE
> NA & F
[1] FALSE
例子2：
> NA & T
[1] NA
> NA | F
[1] NA
理解上述两个例子需要知道逻辑值的逻辑。我一般用一句话来区别：非空非零为假。当然下面的例子三我就不解释了。结合上面的知识就很显然了。
例子3：
> NA^0
[1] 1
> NA*0
[1] NA
4、总结
水平有限，如有错误评论区指出。希望帮助大家理解处理R语言中的缺失值。
