得出结论，如果矩阵中所有值均缺失，则均值和中位数分别给出NA和NaN，

例如，

print dict(filter(lambda x:x[1] in diff_tolistoflist,res.items()))

Result:{'cXboTHyIeZaof6x7': ['#de6262','#ffb88c'],'utTtWdchE2T6vUF5': ['#A3DAC3','#8BD0D4']}

想知道这可能是什么原因，如果我仅检查is.na（）进行过滤，它在下游会有所不同吗？由于我看到is.na（）一直为TRUE：

x<-as.matrix(c(NA,NA,NA))
apply(x,2,mean,na.rm = TRUE)
> apply(x,median,na.rm = TRUE)
[1] NA
> apply(x,na.rm = TRUE)
[1] NaN