is.na() 应用于非（列表或向量）类型“NULL”意味着什么？

我想从没有 NA 的 data.frame 中选择具有前向过程的 Cox 模型。这是一些示例数据：

test <- data.frame(
  x_1   = runif(100,0,1),
  x_2   = runif(100,0,5),
  x_3   = runif(100,10,20),
  time  = runif(100,50,200),
  event = c(rep(0,70),rep(1,30))
)

该表没有任何意义，但如果我们尝试构建一个模型：

modeltest <- coxph(Surv(time, event) ~1, test)
modeltest.forward <- step(
  modeltest, 
  data      = test, 
  direction = "forward", 
  scope     = list(lower = ~ 1, upper = ~ x_1 + x_2 + x_3)
)

前锋在第一步结束时说道：

在 is.na(fit$coefficients) 中： is.na() 应用于“NULL”类型的非（列表或向量）

（三次）

我尝试过改变上面的模型，我什至尝试过upper = ~ 1但警告仍然存在。我不明白：我没有 NA，我的向量都是数字（我检查过）。 我搜索了人们是否有同样的问题，但我所能找到的只是由于向量的名称或类别而导致的问题。

我的代码有什么问题吗？

这个具体案例中的问题

公式的右侧是1，这使得它成为零模型. coxph calls coxph.fit，它（可能是懒惰的）不费心返回空模型的系数。

Later coxph calls extractAIC，它错误地假设模型对象包含名为的元素coefficients.

一般情况

is.na假设其输入参数是原子向量或矩阵或列表或数据框。其他数据类型会导致警告。它发生在NULL，正如您所见：

is.na(NULL)
## logical(0)
## Warning message:
## In is.na(NULL) : is.na() applied to non-(list or vector) of type 'NULL'

此问题的一个常见原因是尝试访问列表中不存在的元素或数据框中不存在的列。

d <- data.frame(x = c(1, NA, 3))
d$y # "y" doesn't exist is the data frame, but NULL is returned
## NULL
is.na(d$y)
## logical(0)
## Warning message:
## In is.na(d$y) : is.na() applied to non-(list or vector) of type 'NULL'

您可以通过在操作该列之前检查该列是否存在来防止这种情况。

if("y" in colnames(d))
{
  d2 <- d[is.na(d$y), ]
}

其他数据类型的警告

对于公式、函数、表达式等，您会收到类似的警告：

is.na(~ NA)
## [1] FALSE FALSE
## Warning message:
## In is.na(~NA) : is.na() applied to non-(list or vector) of type 'language'

is.na(mean)
## [1] FALSE
## Warning message:
## In is.na(mean) : is.na() applied to non-(list or vector) of type 'closure'

is.na(is.na)
## [1] FALSE
## Warning message:
## In is.na(is.na) : is.na() applied to non-(list or vector) of type 'builtin'

is.na(expression(NA))
## [1] FALSE
## Warning message:
## In is.na(expression(NA)) :
##   is.na() applied to non-(list or vector) of type 'expression'