r - 如何将缺失值压缩到向量中

Question

让我尝试使这个问题尽可能笼统。

假设我有两个变量 a 和 b。

a <- as.integer(runif(20, min = 0, max = 10))
a <- as.data.frame(a)
b <- as.data.frame(a[c(-7, -11, -15),])

所以 b 有 17 个观察值，是 a 的子集，有 20 个观察值。

我的问题如下:我将如何使用这两个变量来生成第三个变量 c，它像 a 有 20 个观察值但缺少观察值 7、11 和 15，并且其他观察值与 b 相同，但在的顺序？

或者换一种说法:我怎样才能将这些缺失的观察值压缩到位置 7、11 和 15 的变量 b 中？

这看起来很简单(可能确实如此)，但我已经很久没有让它起作用了。

Answer 1

1) 循环 试试这个循环:

# test data
set.seed(123) # for reproducibility
a <- as.integer(runif(20, min = 0, max = 10))
a <- as.data.frame(a)
b <- as.data.frame(a[c(-7, -11, -15),])

# lets work with vectors
A <- a[[1]]
B <- b[[1]]

j <- 1
C <- A
for(i in seq_along(A)) if (A[i] == B[j]) j <- j+1 else C[i] <- NA

这使:

> C
 [1]  2  7  4  8  9  0 NA  8  5  4 NA  4  6  5 NA  8  2  0  3  9

2)减少这是一个无循环版本:

f <- function(j, a) j + (a == B[j])
r <- Reduce(f, A, acc = TRUE)
ifelse(duplicated(r), NA, A)

给予:

[1]  2  7  4  8  9  0 NA  8  5  4 NA  4  6  5 NA  8  2  0  3  9

3) dtw .使用 dtw在同名的包中，我们可以得到一个紧凑的无环单线:

library(dtw)

ifelse(duplicated(dtw(A, B)$index2), NA, A)

给予:

[1]  2  7  4  8  9  0 NA  8  5  4 NA  4  6  5 NA  8  2  0  3  9

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