Замена NA с последним значением, отличным от NA

Ответ 1

Возможно, вы захотите использовать функцию na.locf() из пакета zoo, чтобы перенести последнее наблюдение вперед для замены ваших значений NA.

Вот пример его использования на странице справки:

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 

Ответ 2

Извините, что выкалываете старый вопрос. Я не мог найти функцию, чтобы выполнить эту работу в поезде, поэтому я написал ее сам.

Я с гордостью узнал, что это немного быстрее.
Он менее гибкий, хотя.

Но он отлично работает с ave, что мне и нужно.

repeat.before = function(x) {   # repeats the last non NA value. Keeps leading NA
    ind = which(!is.na(x))      # get positions of nonmissing values
    if(is.na(x[1]))             # if it begins with a missing, add the 
          ind = c(1,ind)        # first position to the indices
    rep(x[ind], times = diff(   # repeat the values at these indices
       c(ind, length(x) + 1) )) # diffing the indices + length yields how often 
}                               # they need to be repeated

x = c(NA,NA,'a',NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,'b','c','d',NA,NA,NA,NA,NA,'e')  
xx = rep(x, 1000000)  
system.time({ yzoo = na.locf(xx,na.rm=F)})  
## user  system elapsed   
## 2.754   0.667   3.406   
system.time({ yrep = repeat.before(xx)})  
## user  system elapsed   
## 0.597   0.199   0.793   

Изменить

Поскольку это стало моим самым лучшим ответом, мне часто напоминалось, что я не использую свою собственную функцию, потому что мне часто нужен аргумент zoo maxgap. Поскольку у зоопарка есть некоторые странные проблемы в крайних случаях, когда я использую dplyr + даты, которые я не мог отлаживать, я вернулся к этому сегодня, чтобы улучшить свою старую функцию.

Я сравнивал мою улучшенную функцию и все остальные записи здесь. Для базового набора функций tidyr::fill является самым быстрым, а также не прерывает случаи кросс. Запись Rcpp от @BrandonBertelsen еще быстрее, но она негибкая относительно типа ввода (он неправильно проверял случаи кросс-памяти из-за непонимания all.equal).

Если вам нужна maxgap, моя функция ниже, чем зоопарк (и не имеет странных проблем с датами).

Я разместил документацию моих тестов.

новая функция

repeat_last = function(x, forward = TRUE, maxgap = Inf, na.rm = FALSE) {
    if (!forward) x = rev(x)           # reverse x twice if carrying backward
    ind = which(!is.na(x))             # get positions of nonmissing values
    if (is.na(x[1]) && !na.rm)         # if it begins with NA
        ind = c(1,ind)                 # add first pos
    rep_times = diff(                  # diffing the indices + length yields how often
        c(ind, length(x) + 1) )          # they need to be repeated
    if (maxgap < Inf) {
        exceed = rep_times - 1 > maxgap  # exceeding maxgap
        if (any(exceed)) {               # any exceed?
            ind = sort(c(ind[exceed] + 1, ind))      # add NA in gaps
            rep_times = diff(c(ind, length(x) + 1) ) # diff again
        }
    }
    x = rep(x[ind], times = rep_times) # repeat the values at these indices
    if (!forward) x = rev(x)           # second reversion
    x
}

Я также добавил функцию в свой пакет formr (только Github).

Ответ 3

Для работы с большим объемом данных, чтобы быть более эффективным, мы можем использовать пакет data.table.

require(data.table)
replaceNaWithLatest <- function(
  dfIn,
  nameColNa = names(dfIn)[1]
){
  dtTest <- data.table(dfIn)
  setnames(dtTest, nameColNa, "colNa")
  dtTest[, segment := cumsum(!is.na(colNa))]
  dtTest[, colNa := colNa[1], by = "segment"]
  dtTest[, segment := NULL]
  setnames(dtTest, "colNa", nameColNa)
  return(dtTest)
}

Ответ 4

Бросок моей шляпы в:

library(Rcpp)
cppFunction('IntegerVector na_locf(IntegerVector x) {
  int n = x.size();

  for(int i = 0; i<n; i++) {
    if((i > 0) && (x[i] == NA_INTEGER) & (x[i-1] != NA_INTEGER)) {
      x[i] = x[i-1];
    }
  }
  return x;
}')

Настройте базовый образец и контрольный показатель:

x <- sample(c(1,2,3,4,NA))

bench_em <- function(x,count = 10) {
  x <- sample(x,count,replace = TRUE)
  print(microbenchmark(
    na_locf(x),
    replace_na_with_last(x),
    na.lomf(x),
    na.locf(x),
    repeat.before(x)
  ), order = "mean", digits = 1)
}

И запустите несколько тестов:

bench_em(x,1e6)

Unit: microseconds
                    expr   min    lq  mean median    uq   max neval
              na_locf(x)   697   798   821    814   821 1e+03   100
              na.lomf(x)  3511  4137  5002   4214  4330 1e+04   100
 replace_na_with_last(x)  4482  5224  6473   5342  5801 2e+04   100
        repeat.before(x)  4793  5044  6622   5097  5520 1e+04   100
              na.locf(x) 12017 12658 17076  13545 19193 2e+05   100

На всякий случай:

all.equal(
     na_locf(x),
     replace_na_with_last(x),
     na.lomf(x),
     na.locf(x),
     repeat.before(x)
)
[1] TRUE

Update

Для числового вектора функция немного отличается:

NumericVector na_locf_numeric(NumericVector x) {
  int n = x.size();
  LogicalVector ina = is_na(x);

  for(int i = 1; i<n; i++) {
    if((ina[i] == TRUE) & (ina[i-1] != TRUE)) {
      x[i] = x[i-1];
    }
  }
  return x;
}

Ответ 5

Попробуйте эту функцию. Для него не требуется пакет ZOO:

# last observation moved forward
# replaces all NA values with last non-NA values
na.lomf <- function(x) {

    na.lomf.0 <- function(x) {
        non.na.idx <- which(!is.na(x))
        if (is.na(x[1L])) {
            non.na.idx <- c(1L, non.na.idx)
        }
        rep.int(x[non.na.idx], diff(c(non.na.idx, length(x) + 1L)))
    }

    dim.len <- length(dim(x))

    if (dim.len == 0L) {
        na.lomf.0(x)
    } else {
        apply(x, dim.len, na.lomf.0)
    }
}

Пример:

> # vector
> na.lomf(c(1, NA,2, NA, NA))
[1] 1 1 2 2 2
> 
> # matrix
> na.lomf(matrix(c(1, NA, NA, 2, NA, NA), ncol = 2))
     [,1] [,2]
[1,]    1    2
[2,]    1    2
[3,]    1    2

Ответ 6

Это сработало для меня:

  replace_na_with_last<-function(x,a=!is.na(x)){
     x[which(a)[c(1,1:sum(a))][cumsum(a)+1]]
  }


> replace_na_with_last(c(1,NA,NA,NA,3,4,5,NA,5,5,5,NA,NA,NA))

[1] 1 1 1 1 3 4 5 5 5 5 5 5 5 5

> replace_na_with_last(c(NA,"aa",NA,"ccc",NA))

[1] "aa"  "aa"  "aa"  "ccc" "ccc"

скорость тоже разумная:

> system.time(replace_na_with_last(sample(c(1,2,3,NA),1e6,replace=TRUE)))


 user  system elapsed 

 0.072   0.000   0.071 

Ответ 7

a data.table решение:

> dt <- data.table(y = c(NA, 2, 2, NA, NA, 3, NA, 4, NA, NA))
> dt[, y_forward_fill := y[1], .(cumsum(!is.na(y)))]
> dt
     y y_forward_fill
 1: NA             NA
 2:  2              2
 3:  2              2
 4: NA              2
 5: NA              2
 6:  3              3
 7: NA              3
 8:  4              4
 9: NA              4
10: NA              4

этот подход мог бы работать и с первыми заполняющими нулями:

> dt <- data.table(y = c(0, 2, -2, 0, 0, 3, 0, -4, 0, 0))
> dt[, y_forward_fill := y[1], .(cumsum(y != 0))]
> dt
     y y_forward_fill
 1:  0              0
 2:  2              2
 3: -2             -2
 4:  0             -2
 5:  0             -2
 6:  3              3
 7:  0              3
 8: -4             -4
 9:  0             -4
10:  0             -4

этот метод становится очень полезным для данных в масштабе и где вы хотите выполнить форвардную заливку по группам (-ам), что тривиально с data.table. просто добавьте группу в предложение by до логики cumsum.

Ответ 8

Наличие начального NA немного морщится, но я нахожу очень удобочитаемый (и векторизованный) способ выполнения LOCF, когда основной термин не пропущен:

na.omit(y)[cumsum(!is.na(y))]

Немного менее читаемая модификация работает в общем:

c(NA, na.omit(y))[cumsum(!is.na(y))+1]

дает желаемый результат:

c(NA, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 4)

Ответ 9

Вы можете использовать функцию data.table nafill, доступную из data.table >= 1.12.3.

library(data.table)
nafill(y, type = "locf")
# [1] NA  2  2  2  2  3  3  4  4  4

Если ваш вектор является столбцом в data.table, вы также можете обновить его по ссылке с помощью setnafill:

d <- data.table(x = 1:10, y)
setnafill(d, type = "locf", cols = "y")
d
#      x  y
#  1:  1 NA
#  2:  2  2
#  3:  3  2
#  4:  4  2
#  5:  5  2
#  6:  6  3
#  7:  7  3
#  8:  8  4
#  9:  9  4
# 10: 10  4

Ответ 10

Продолжение вкладов Брэндона Бертельсена Rcpp. Для меня версия NumericVector не работала: она заменила только первое NA. Это связано с тем, что вектор ina оценивается только один раз, в начале функции.

Вместо этого можно использовать тот же подход, что и для функции IntegerVector. Для меня работали следующие:

library(Rcpp)
cppFunction('NumericVector na_locf_numeric(NumericVector x) {
  R_xlen_t n = x.size();
  for(R_xlen_t i = 0; i<n; i++) {
    if(i > 0 && !R_finite(x[i]) && R_finite(x[i-1])) {
      x[i] = x[i-1];
    }
  }
  return x;
}')

Если вам нужна версия CharacterVector, также работает тот же базовый подход:

cppFunction('CharacterVector na_locf_character(CharacterVector x) {
  R_xlen_t n = x.size();
  for(R_xlen_t i = 0; i<n; i++) {
    if(i > 0 && x[i] == NA_STRING && x[i-1] != NA_STRING) {
      x[i] = x[i-1];
    }
  }
  return x;
}')

Ответ 11

Существует множество пакетов, предлагающих функции na.locf (NA Last Observation Carried Forward):

• xts - xts::na.locf
• zoo - zoo::na.locf
• imputeTS - imputeTS::na.locf
• spacetime - spacetime::na.locf

А также другие пакеты, где эта функция названа по-другому.

Ответ 12

Я попробовал следующее:

nullIdx <- as.array(which(is.na(masterData$RequiredColumn)))
masterData$RequiredColumn[nullIdx] = masterData$RequiredColumn[nullIdx-1]

nullIdx получает номер idx, где когда-либо masterData $RequiredColumn имеет значение Null/NA. В следующей строке мы заменим его соответствующим значением Idx-1, то есть последним хорошим значением перед каждым значением NULL/NA

Ответ 13

Это сработало для меня, хотя я не уверен, что он более эффективен, чем другие предложения.

rollForward <- function(x){
  curr <- 0
  for (i in 1:length(x)){
    if (is.na(x[i])){
      x[i] <- curr
    }
    else{
      curr <- x[i]
    }
  }
  return(x)
}

Ответ 14

Вот модификация решения @AdamO. Этот работает быстрее, потому что он обходит функцию na.omit. Это перезапишет значения NA в векторе y (за исключением ведущих NA).

   z  <- !is.na(y)                  # indicates the positions of y whose values we do not want to overwrite
   z  <- z | !cumsum(z)             # for leading NA in y, z will be TRUE, otherwise it will be FALSE where y has a NA and TRUE where y does not have a NA
   y  <- y[z][cumsum(z)]

Ответ 15

Используя ave, можно разделить вектор на разные группы с помощью cumsum(!is.na(x)). Каждая группа будет состоять из предшествующих значений non- NA и последующих последовательных значений NA. Затем для каждой группы мы можем принять последнее значение non- NA.

Если есть ведущий NA, это может быть решено с pmax

fill = function(x){
    ave(x, cumsum(!is.na(x)), FUN = function(y) y[pmax(1, cumsum(!is.na(y)))])
}
fill(y)
# [1] NA  2  2  2  2  3  3  4  4  4

Ответ 16

fill.NAs <- function(x) {is_na<-is.na(x); x[Reduce(function(i,j) if (is_na[j]) i else j, seq_len(length(x)), accumulate=T)]}

fill.NAs(c(NA, 2, 2, NA, NA, 3, NA, 4, NA, NA))

[1] NA  2  2  2  2  3  3  4  4  4

Reduce - это хорошая концепция функционального программирования, которая может быть полезна для подобных задач. К сожалению, в R это примерно в 70 раз медленнее, чем repeat.before в приведенном выше ответе.