（前言：那個，由於本人不是專業的程式設計師，寫的內容可能不是很正確，還請大家多多包含/指教 :D）

前面提到，在R語言中，邏輯資料有主要有三種：TRUE/FALSE/NA。今天要學的是**NA (Not available)**的部分，也就是缺失數據（統計學上又稱作「遺落值」）。

在R 語言裡，向量的某一個數值可以為NA，也就是缺失數據，寫法跟向量沒有什麼不同，只是把值寫成NA就好了。例：c(102, NA, 43)。有缺失值的向量也可以做四則運算，只是有NA的地方，輸出也會是NA。（一個你餵什麼他吃什麼的概念XDD ）

NA值要做檢定時，可以用is.na函數對值進行邏輯檢查。若結果出現TRUE表示該值為NA，FALSE則表示該值不是NA。下面我寫了一個簡單的程式來試試看

執行結果如下：

可以看到在NA出現的地方邏輯檢驗結果都是TRUE，如果是一個隨機值則是FALSE。

這時如果想要計算tr有多少個NA時，先將剛剛的is.na(tr)賦值到一個物件trna上，然後用sum函數計算，例：

這個計算方法背後有一個大原則，就是R語言會將TRUE自動視為1，FALSE自動視為0。這時候用sum(trna)看的是整個trna的加總，也就代表trna裡面有43個1 (TRUE)，換句話說，1被加了43次，所以得出來43是trna的TRUE總數。

除了NA之外，R的缺失數據還包含了NaN 及Inf兩種缺失數據。**NaN (Not a Number)**代表的是「非數字」，例如我們在console裡輸入 0 / 0（零除以零），R給出的結果會是 NaN。另外，Inf代表的是「無限大」(infinity)，如果將兩個 無限大相減，得出來的結果會是NaN。