Question

我在na.locf()包中寻找与zoo类似的内容，但不是总是使用之前的非NA值。喜欢使用最近的非NA值。一些示例数据：

dat <- c(1, 3, NA, NA, 5, 7)

用NA替换na.locf（3结转）：

library(zoo)
na.locf(dat)
# 1 3 3 3 5 7

和na.locf fromLast设置为TRUE（5向后移动）：

na.locf(dat, fromLast = TRUE)
# 1 3 5 5 5 7

但我希望使用最近的非NA值。在我的例子中，这意味着3应该被转移到第一个NA，而5应该被转发到第二个NA：

1 3 3 5 5 7

我有一个编码的解决方案，但我想确保我没有重新发明轮子。是否有东西已经浮动？

仅供参考，我目前的代码如下。也许如果不出意外，有人可以建议如何提高效率。我觉得我错过了一种明显的改进方法：

  na.pos <- which(is.na(dat))
  if (length(na.pos) == length(dat)) {
    return(dat)
  }
  non.na.pos <- setdiff(seq_along(dat), na.pos)
  nearest.non.na.pos <- sapply(na.pos, function(x) {
    return(which.min(abs(non.na.pos - x)))
  })
  dat[na.pos] <- dat[non.na.pos[nearest.non.na.pos]]

回答以下smci的问题：

不，任何条目都可以是NA
如果全部都是NA，请保持原样
否。我当前的解决方案默认为左手最近的值，但无关紧要
这些行通常是几十万个元素，所以从理论上讲，上限是几十万。实际上，这里不过是一些。那里，通常只有一个。

更新所以事实证明我们正朝着不同的方向前进，但这仍然是一个有趣的讨论。谢谢大家！

Answer 1

这是一个非常快的。它使用findInterval查找原始数据中每个NA应考虑的两个位置：

f1 <- function(dat) {
  N <- length(dat)
  na.pos <- which(is.na(dat))
  if (length(na.pos) %in% c(0, N)) {
    return(dat)
  }
  non.na.pos <- which(!is.na(dat))
  intervals  <- findInterval(na.pos, non.na.pos,
                             all.inside = TRUE)
  left.pos   <- non.na.pos[pmax(1, intervals)]
  right.pos  <- non.na.pos[pmin(N, intervals+1)]
  left.dist  <- na.pos - left.pos
  right.dist <- right.pos - na.pos

  dat[na.pos] <- ifelse(left.dist <= right.dist,
                        dat[left.pos], dat[right.pos])
  return(dat)
}

在这里我测试一下：

# sample data, suggested by @JeffAllen
dat <- as.integer(runif(50000, min=0, max=10))
dat[dat==0] <- NA

# computation times
system.time(r0 <- f0(dat))    # your function
# user  system elapsed 
# 5.52    0.00    5.52
system.time(r1 <- f1(dat))    # this function
# user  system elapsed 
# 0.01    0.00    0.03
identical(r0, r1)
# [1] TRUE

Answer 2

以下代码。最初的问题并没有完全明确，我曾要求做出这些澄清：

是否保证至少第一个和/或最后一个条目是非NA？的 [否]

如果一行中的所有条目都是NA，该怎么办？ [保持原样]

您是否关心如何分割关系，即如何处理1 3 NA NA NA 5 7中的中间NA？ [不关心/离开]

你在连续的最长连续跨度上有一个上限（S）吗？（如果S很小，我正在考虑递归解决方案。或者如果S很大且行数和列数很大，则使用 ifelse 的数据帧解决方案。） [最差 - 案例S可能在病理上很大，因此不应使用递归]

geoffjentry，重新解决您的问题，您的瓶颈将是 nearest.non.na.pos 的串行计算和序列分配 dat[na.pos] <- dat[non.na.pos[nearest.non.na.pos]] 对于长度G的大间隙，我们真正需要计算的是第一个（G / 2，向上舍入）项目从左侧填充，其余项目从右侧填充。（我可以使用 ifelse 发布答案，但看起来很相似。）您的标准是运行时，大O效率，临时内存使用或代码易读性？

Coupla可能的调整：

只需要计算 N <- length(dat) 一次

常见速度增强： if (length(na.pos) == 0) 跳过行，因为它没有NAs

if (length(na.pos) == length(dat)-1) （罕见）只存在一个非NA条目的情况，因此我们用它填充整行

大纲解决方案：

可悲的是na.locf不适用于整个数据帧，你必须使用sapply，row-wise：

na.fill_from_nn <- function(x) { row.na <- is.na(x) fillFromLeft <- na.locf(x, na.rm=FALSE) fillFromRight <- na.locf(x, fromLast=TRUE, na.rm=FALSE) disagree <- rle(fillFromLeft!=fillFromRight) for (loc in (disagree)) { ... resolve conflicts, row-wise } } sapply(dat, na.fill_from_nn)

或者，因为正如你所说的连续的NAs很少见，所以要做一个快速且愚蠢的 ifelse 来从左边填充孤立的NA。这将以数据框架方式操作=＆gt;使常见的情况更快。然后使用行方式for循环处理所有其他情况。（这会影响很长一段时间内中间元素的抢七，但你说你不在乎。）

Answer 3

我想不出一个明显的简单解决方案，但是，看过这些建议（特别是smci建议使用rle）我想出了一个复杂的功能，似乎是效率更高。

这是代码，我将在下面解释：

# Your function
your.func = function(dat) {
  na.pos <- which(is.na(dat))
  if (length(na.pos) == length(dat)) {
    return(dat)
  }
  non.na.pos <- setdiff(seq_along(dat), na.pos)
  nearest.non.na.pos <- sapply(na.pos, function(x) which.min(abs(non.na.pos - x)))
  dat[na.pos] <- dat[non.na.pos[nearest.non.na.pos]]
  dat
}

# My function
my.func = function(dat) {
    nas=is.na(dat)
    if (!any(!nas)) return (dat)
    t=rle(nas)
    f=sapply(t$lengths[t$values],seq)
    a=unlist(f)
    b=unlist(lapply(f,rev))
    x=which(nas)
    l=length(dat)
    dat[nas]=ifelse(a>b,dat[ ifelse((x+b)>l,x-a,x+b) ],dat[ifelse((x-a)<1,x+b,x-a)])
    dat
}


# Test
n = 100000
test.vec = 1:n
set.seed(1)
test.vec[sample(test.vec,n/4)]=NA

system.time(t1<-my.func(test.vec))
system.time(t2<-your.func(test.vec)) # 10 times speed improvement on my machine

# Verify
any(t1!=t2)

我的功能依赖rle。我正在阅读上面的评论，但我认为rle对NA的效果很好。用一个小例子来解释是最简单的。

如果我从矢量开始：

dat=c(1,2,3,4,NA,NA,NA,8,NA,10,11,12,NA,NA,NA,NA,NA,18)

然后我获得所有NAs的职位：

x=c(5,6,7,8,13,14,15,16,17)

然后，对于NAs的每次“运行”，我创建一个从1到运行长度的序列：

a=c(1,2,3,1,1,2,3,4,5)

然后我再次这样做，但我颠倒了序列：

b=c(3,2,1,1,5,4,3,2,1)

现在，我可以比较矢量a和b：如果a＆lt; = b然后回头并抓住x-a处的值。如果a> b则向前看并抓住x + b处的值。其余的只是在向量或向量的开始处运行所有NA或NA运行时处理极端情况。

可能有一个更好，更简单的解决方案，但我希望这能让你开始。

Answer 4

这是我对它的刺痛。我从不喜欢在R中看到for循环，但是在稀疏NA矢量的情况下，看起来它实际上会更有效（下面的性能指标）。代码的要点如下。

  #get the index of all NA values
  nas <- which(is.na(dat))

  #get the Boolean map of which are NAs, used later to determine which values can be used as a replacement, and which are just filled-in NA values
  namask <- is.na(dat)

  #calculate the maximum size of a run of NAs
  length <- getLengthNAs(dat);

  #the furthest away an NA value could be is half of the length of the maximum NA run
  windowSize <- ceiling(length/2)

  #loop through all NAs
  for (thisIndex in nas){
    #extract the neighborhood of this NA
    neighborhood <- dat[(thisIndex-windowSize):(thisIndex+windowSize)]
    #any already-filled-in values which were NA can be replaced with NAs
    neighborhood[namask[(thisIndex-windowSize):(thisIndex+windowSize)]] <- NA

    #the center of this neighborhood
    center <- windowSize + 1

    #compute the difference within this neighborhood to find the nearest non-NA value
    delta <- center - which(!is.na(neighborhood))

    #find the closest replacement
    replacement <- delta[abs(delta) == min(abs(delta))]
    #in case length > 1, just pick the first
    replacement <- replacement[1]

    #replace with the nearest non-NA value.
    dat[thisIndex] <- dat[(thisIndex - (replacement))]
  }

我喜欢你提出的代码，但我注意到我们正在计算矩阵中每个NA值和每个其他非NA索引之间的差值。我认为这是最大的表现。相反，我只是在每个NA周围提取最小尺寸的邻域或窗口，并在该窗口内找到最近的非NA值。

因此，性能在NA的数量和窗口大小上呈线性关系 - 窗口大小（最大值）是最大运行NA的一半长度。要计算最大运行NA的长度，可以使用以下函数：

getLengthNAs <- function(dat){
  nas <- which(is.na(dat))
  spacing <- diff(nas)
  length <- 1;
  while (any(spacing == 1)){        
    length <- length + 1;
    spacing <- diff(which(spacing == 1))
  }
    length
}

性能比较

#create a test vector with 10% NAs and length 50,000.
dat <- as.integer(runif(50000, min=0, max=10))
dat[dat==0] <- NA

#the a() function is the code posted in the question
a <- function(dat){
  na.pos <- which(is.na(dat))
    if (length(na.pos) == length(dat)) {
        return(dat)
    }
    non.na.pos <- setdiff(seq_along(dat), na.pos)
    nearest.non.na.pos <- sapply(na.pos, function(x) {
        return(which.min(abs(non.na.pos - x)))
    })
    dat[na.pos] <- dat[non.na.pos[nearest.non.na.pos]]
    dat
}

#my code
b <- function(dat){
    #the same code posted above, but with some additional helper code to sanitize the input
    if(is.null(dat)){
      return(NULL);
    }

    if (all(is.na(dat))){
      stop("Can't impute NAs if there are no non-NA values.")
    }

    if (!any(is.na(dat))){
      return(dat);
    }

    #starts with an NA (or multiple), handle these
    if (is.na(dat[1])){
      firstNonNA <- which(!is.na(dat))[1]
      dat[1:(firstNonNA-1)] <- dat[firstNonNA]
    }

    #ends with an NA (or multiple), handle these
    if (is.na(dat[length(dat)])){
      lastNonNA <- which(!is.na(dat))
      lastNonNA <- lastNonNA[length(lastNonNA)]
      dat[(lastNonNA+1):length(dat)] <- dat[lastNonNA]
    }

    #get the index of all NA values
    nas <- which(is.na(dat))

    #get the Boolean map of which are NAs, used later to determine which values can be used as a replacement, and which are just filled-in NA values
    namask <- is.na(dat)

    #calculate the maximum size of a run of NAs
    length <- getLengthNAs(dat);

    #the furthest away an NA value could be is half of the length of the maximum NA run
    #if there's a run at the beginning or end, then the nearest non-NA value could possibly be `length` away, so we need to keep the window large for that case.
    windowSize <- ceiling(length/2)

    #loop through all NAs
    for (thisIndex in nas){
      #extract the neighborhood of this NA
      neighborhood <- dat[(thisIndex-windowSize):(thisIndex+windowSize)]
      #any already-filled-in values which were NA can be replaced with NAs
      neighborhood[namask[(thisIndex-windowSize):(thisIndex+windowSize)]] <- NA

      #the center of this neighborhood
      center <- windowSize + 1

      #compute the difference within this neighborhood to find the nearest non-NA value
      delta <- center - which(!is.na(neighborhood))

      #find the closest replacement
      replacement <- delta[abs(delta) == min(abs(delta))]
      #in case length > 1, just pick the first
      replacement <- replacement[1]

      #replace with the nearest non-NA value.
      dat[thisIndex] <- dat[(thisIndex - (replacement))]
    }
    dat
}

#nograpes' answer on this question
c <- function(dat){
  nas=is.na(dat)
  if (!any(!nas)) return (dat)
  t=rle(nas)
  f=sapply(t$lengths[t$values],seq)
  a=unlist(f)
  b=unlist(lapply(f,rev))
  x=which(nas)
  l=length(dat)
  dat[nas]=ifelse(a>b,dat[ ifelse((x+b)>l,x-a,x+b) ],dat[ifelse((x-a)<1,x+b,x-a)])
  dat
}

#run 10 times each to get average performance.
sum <- 0; for (i in 1:10){ sum <- sum + system.time(a(dat))["elapsed"];}; cat ("A: ", sum/10)
A:  5.059
sum <- 0; for (i in 1:10){ sum <- sum + system.time(b(dat))["elapsed"];}; cat ("B: ", sum/10)
B:  0.126
sum <- 0; for (i in 1:10){ sum <- sum + system.time(c(dat))["elapsed"];}; cat ("C: ", sum/10)
C:  0.287

所以看起来这个代码（至少在这些条件下），提供了问题中发布的原始代码大约40倍的加速，以及@nograpes在下面的答案加速2.2倍（尽管我想象{{1在某些情况下，解决方案肯定会更快 - 包括更富含NA的矢量。）

Answer 5

速度比所选答案慢约3-4倍。我的很简单。这也是一个罕见的while循环。

f2 <- function(x){

  # check if all are NA to skip loop
  if(!all(is.na(x))){

    # replace NA's until they are gone
    while(anyNA(x)){

      # replace from the left
      x[is.na(x)] <- c(NA,x[1:(length(x)-1)])[is.na(x)]

      # replace from the right
      x[is.na(x)] <- c(x[-1],NA)[is.na(x)]
    }
  }

  # return original or fixed x
  x
}

Answer 6

我喜欢所有严谨的解决方案。虽然没有直接询问，但我发现这篇文章正在寻找一种用插值填充NA值的解决方案。在回顾这篇文章之后，我在动物园对象（向量，因子或矩阵）上发现了na.fill：

z＆lt; - zoo（c（1,2,3,4,5,6，NA，NA，NA，2,3,4,5,6，NA，NA，4,6,7，NA）））

z1＆lt; - na.fill（z，＆＃34; extend＆＃34;）

注意NA值的平滑过渡

1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 5.0 4.0 3.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 5.3 4.6 4.0 6.0 7.0 7.0

也许这可以帮助

用最接近的值替换R中的NA

6 个答案:

性能比较