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在data.frame
(或data.table
)中,我想用最接近的先前非NA值“向前填充”NA。一个使用向量(而不是 data.frame
)的简单示例如下:
> y <- c(NA, 2, 2, NA, NA, 3, NA, 4, NA, NA)
我想要一个函数fill.NAs()
,它允许我构造yy
,这样:
> yy
[1] NA NA NA 2 2 2 2 3 3 3 4 4
我需要对许多(总共~1 Tb)小型data.frame
(~30-50 Mb)重复此操作,其中一行的所有条目都是NA。解决这个问题的好方法是什么?
我制定的丑陋解决方案使用了这个函数:
last <- function (x){
x[length(x)]
}
fill.NAs <- function(isNA){
if (isNA[1] == 1) {
isNA[1:max({which(isNA==0)[1]-1},1)] <- 0 # first is NAs
# can't be forward filled
}
isNA.neg <- isNA.pos <- isNA.diff <- diff(isNA)
isNA.pos[isNA.diff < 0] <- 0
isNA.neg[isNA.diff > 0] <- 0
which.isNA.neg <- which(as.logical(isNA.neg))
if (length(which.isNA.neg)==0) return(NULL) # generates warnings later, but works
which.isNA.pos <- which(as.logical(isNA.pos))
which.isNA <- which(as.logical(isNA))
if (length(which.isNA.neg)==length(which.isNA.pos)){
replacement <- rep(which.isNA.pos[2:length(which.isNA.neg)],
which.isNA.neg[2:max(length(which.isNA.neg)-1,2)] -
which.isNA.pos[1:max(length(which.isNA.neg)-1,1)])
replacement <- c(replacement, rep(last(which.isNA.pos), last(which.isNA) - last(which.isNA.pos)))
} else {
replacement <- rep(which.isNA.pos[1:length(which.isNA.neg)], which.isNA.neg - which.isNA.pos[1:length(which.isNA.neg)])
replacement <- c(replacement, rep(last(which.isNA.pos), last(which.isNA) - last(which.isNA.pos)))
}
replacement
}
函数fill.NAs
的使用如下:
y <- c(NA, 2, 2, NA, NA, 3, NA, 4, NA, NA)
isNA <- as.numeric(is.na(y))
replacement <- fill.NAs(isNA)
if (length(replacement)){
which.isNA <- which(as.logical(isNA))
to.replace <- which.isNA[which(isNA==0)[1]:length(which.isNA)]
y[to.replace] <- y[replacement]
}
输出
> y
[1] NA 2 2 2 2 3 3 3 4 4 4
...这似乎有效。但是,伙计,这很丑吗!有什么建议吗?
最佳答案
您可能想使用 zoo 中的 na.locf()
函数包将最后的观察结果向前推进以替换您的 NA 值。
以下是帮助页面中其使用示例的开头:
library(zoo)
az <- zoo(1:6)
bz <- zoo(c(2,NA,1,4,5,2))
na.locf(bz)
1 2 3 4 5 6
2 2 1 4 5 2
na.locf(bz, fromLast = TRUE)
1 2 3 4 5 6
2 1 1 4 5 2
cz <- zoo(c(NA,9,3,2,3,2))
na.locf(cz)
2 3 4 5 6
9 3 2 3 2
关于用最新的非 NA 值替换 NA,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/7735647/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!