performance - 在没有 for 循环的情况下查找并替换每列中的第一个 NA

Question

试图在没有 For 循环的情况下执行此操作，但无法弄清楚。

我想用默认值 0.0000001 替换列中的第一个 NA。

我正在进行上次观察结转 (LOCF) 插补，但想给它一个默认值。

如果我有以下数据框:

> Col1        Col2        Col3        Col4
> 1           NA          10          99
> NA          NA          11          99
> 1           NA          12          99
> 1           NA          13          NA

我希望它看起来像这样:

> Col1        Col2        Col3        Col4
> 1           0.0000001   10          99
> 0.0000001   NA          11          99
> 1           NA          12          99
> 1           NA          13          0.0000001 

这是我认为有效但速度很慢的代码...

#Temporary change for missing first observation
for (u in 1:ncol(data.frame))
{
  for (v in 1:nrow(data.frame)) 
  {
    #Temporary change the first observations in a row to 0.0000001 until it encounters a value that isn't NA
    if(is.na(temp_equity_df_merge2[v,u]))
    {
        temp_equity_df_merge2[v,u]=0.0000001
    }
    else break
  }

我想使用 apply 或一些更快的变体。我正在循环超过 20 列和 100 万行。

提前感谢您的帮助。

Answer 1

您可以对每一列应用一个函数:

myfun <- function(x) {
  x[which(is.na(x))[1]] <- 0.1

  return(x)
}

> data.frame(apply(dat, 2, myfun))
   v1  v2 v3   v4
1 1.0 0.1 10 99.0
2 0.1  NA 11 99.0
3 1.0  NA 12 99.0
4 1.0  NA 13  0.1
>