右对齐 4d 数组中的 NA 值

Question

上下文:我正在处理组织为具有以下结构的 4D 数组的调查数据:m[n_sites, n_surveys, n_years, n_species]。

问题:虽然有数据随机丢失，但我想将丢失的数据移动到每一行的末尾。

示例:这是原始数据:

, , 1, 1

   1  2  3  4  5
1 NA  2 NA  2  3
2 NA  3  1 NA NA
3  4 NA NA  4  6
4  2 NA NA  2  1

...我想将其重新排列为:

, , 1, 1

   1  2  3  4  5
1  2  2  3 NA NA
2  3  1 NA NA NA
3  4  4  6 NA NA
4  2  2  1 NA NA

注意:虽然数据非常大，所以我需要一些高效且相当简单的东西。

可重现代码:

library(magrittr)  ## for %>% pipe
library(reshape2)  ## for acast
set.seed(1)

# Simulate survey data
df <- expand.grid(
  species = c(1,2),
  year = c(1,2,3),
  site = c(1,2,3,4),
  survey = c(1,2,3,4,5))
df$counts <- rpois(n = nrow(df), lambda = 3)

# Add random NAs (missing data)
posNA <- sample(x = 1:nrow(df), size = 0.5 * nrow(df), replace = FALSE)
df$counts[posNA] <- NA

# Cast to 4d array
m <- df %>% acast(site ~ survey ~ year ~ species)

Answer 1

您可以在行以及第 3 和第 4 维上使用 na.omit，根据列的数量更正 length 并使用 aperm 转置结果>.

## 4D-array
apply(m, c(1, 3, 4), \(x) `length<-`(na.omit(x), dim(m)[2])) |> aperm(c(2, 1, 3, 4))
# , , 1, 1
# 
#   [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
# 1    2    2    3   NA   NA
# 2    3    1   NA   NA   NA
# 3    4    4    6   NA   NA
# 4    2    2    1   NA   NA
# 
# , , 2, 1
# 
#   [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
# 1    3    0    3   NA   NA
# 2    3    3    2    3   NA
# 3    3    4   NA   NA   NA
# 4    6    3    1   NA   NA
# 
# , , 3, 1
# 
#   [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
# 1    2   NA   NA   NA   NA
# 2    2    1   NA   NA   NA
# 3    4    2   NA   NA   NA
# 4    4    0    4    3   NA
# 
# , , 1, 2
# 
#   [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
# 1    2    2   NA   NA   NA
# 2    4    3    8   NA   NA
# 3    2    1    2    3   NA
# 4    4   NA   NA   NA   NA
# 
# , , 2, 2
# 
#   [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
# 1    5    5   NA   NA   NA
# 2    4   NA   NA   NA   NA
# 3    2    1   NA   NA   NA
# 4    5   NA   NA   NA   NA
# 
# , , 3, 2
# 
#   [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
# 1    5    2    2    2   NA
# 2    1    4    2    3   NA
# 3    8    2    3   NA   NA
# 4    5   NA   NA   NA   NA

这里还有一个更简单的数组来演示逻辑:

## 3D-array
a
# , , 1
# 
#      [,1] [,2] [,3] [,4]
# [1,]   NA   NA    1    3
# [2,]    4    1    1   NA
# [3,]   NA    3   NA    4
# 
# , , 2
# 
#      [,1] [,2] [,3] [,4]
# [1,]    3    2    2    4
# [2,]    1   NA    3    4
# [3,]    1   NA    4    3

apply(a, c(1, 3), \(x) `length<-`(na.omit(x), dim(a)[2])) |> aperm(c(2, 1, 3))
# , , 1
# 
#      [,1] [,2] [,3] [,4]
# [1,]    1    3   NA   NA
# [2,]    4    1    1   NA
# [3,]    3    4   NA   NA
# 
# , , 2
# 
#      [,1] [,2] [,3] [,4]
# [1,]    3    2    2    4
# [2,]    1    3    4   NA
# [3,]    1    4    3   NA

---

数据:

m <- structure(c(NA, NA, 4L, 2L, 2L, 3L, NA, NA, NA, 1L, NA, NA, 2L, 
NA, 4L, 2L, 3L, NA, 6L, 1L, 3L, 3L, NA, 6L, 0L, 3L, NA, 3L, NA, 
2L, 3L, 1L, 3L, 3L, 4L, NA, NA, NA, NA, NA, 2L, 2L, 4L, 4L, NA, 
NA, NA, 0L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 4L, NA, 1L, 2L, 3L, NA, 
4L, 2L, NA, NA, 3L, 1L, NA, NA, NA, 2L, 4L, 2L, NA, NA, NA, 2L, 
8L, 3L, NA, 5L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 5L, NA, 2L, NA, NA, 
4L, 1L, 5L, NA, NA, NA, NA, 5L, 1L, 8L, NA, 2L, 4L, NA, NA, 2L, 
NA, 2L, 5L, NA, 2L, NA, NA, 2L, 3L, 3L, NA), dim = c(4L, 5L, 
3L, 2L), dimnames = list(c("1", "2", "3", "4"), c("1", "2", "3", 
"4", "5"), c("1", "2", "3"), c("1", "2")))


a <- structure(c(NA, 4L, NA, NA, 1L, 3L, 1L, 1L, NA, 3L, NA, 4L, 3L, 
1L, 1L, 2L, NA, NA, 2L, 3L, 4L, 4L, 4L, 3L), dim = c(3L, 4L, 
2L))