似乎R可能缺少一个明显的简单函数:psum
。它是以不同的名称存在,还是在某个包中?
x = c(1,3,NA,5)
y = c(2,NA,4,1)
min(x,y,na.rm=TRUE) # ok
[1] 1
max(x,y,na.rm=TRUE) # ok
[1] 5
sum(x,y,na.rm=TRUE) # ok
[1] 16
pmin(x,y,na.rm=TRUE) # ok
[1] 1 3 4 1
pmax(x,y,na.rm=TRUE) # ok
[1] 2 3 4 5
psum(x,y,na.rm=TRUE)
[1] 3 3 4 6 # expected result
Error: could not find function "psum" # actual result
我意识到+
已经像psum
,但是NA
呢?
x+y
[1] 3 NA NA 6 # can't supply `na.rm=TRUE` to `+`
是否需要添加psum
?或者我错过了什么。
这个问题是这个问题的后续问题:
Using :=
in data.table to sum the values of two columns in R, ignoring NAs
答案 0 :(得分:15)
关注@JoshUlrich对上一个问题的评论,
psum <- function(...,na.rm=FALSE) {
rowSums(do.call(cbind,list(...)),na.rm=na.rm) }
编辑:来自Sven Hohenstein:
psum2 <- function(...,na.rm=FALSE) {
dat <- do.call(cbind,list(...))
res <- rowSums(dat, na.rm=na.rm)
idx_na <- !rowSums(!is.na(dat))
res[idx_na] <- NA
res
}
x = c(1,3,NA,5,NA)
y = c(2,NA,4,1,NA)
z = c(1,2,3,4,NA)
psum(x,y,na.rm=TRUE)
## [1] 3 3 4 6 0
psum2(x,y,na.rm=TRUE)
## [1] 3 3 4 6 NA
n = 1e7
x = sample(c(1:10,NA),n,replace=TRUE)
y = sample(c(1:10,NA),n,replace=TRUE)
z = sample(c(1:10,NA),n,replace=TRUE)
library(rbenchmark)
benchmark(psum(x,y,z,na.rm=TRUE),
psum2(x,y,z,na.rm=TRUE),
pmin(x,y,z,na.rm=TRUE),
pmax(x,y,z,na.rm=TRUE), replications=20)
## test replications elapsed relative
## 4 pmax(x, y, z, na.rm = TRUE) 20 26.114 1.019
## 3 pmin(x, y, z, na.rm = TRUE) 20 25.632 1.000
## 2 psum2(x, y, z, na.rm = TRUE) 20 164.476 6.417
## 1 psum(x, y, z, na.rm = TRUE) 20 63.719 2.486
Sven的版本(可以说是正确的版本)相当慢一些, 虽然它是否重要但显然取决于应用。 有人想破解内联/ Rcpp版本吗?
至于为什么这不存在:不知道,但是好运让R-core做出这样的补充......我不能随便想到一个足够广泛的*misc
包这可能会......
Matthew在r-devel的跟进线程在这里(似乎证实):
r-devel: There is pmin and pmax each taking na.rm, how about psum?
答案 1 :(得分:5)
在CRAN上快速搜索之后,至少有3个具有psum
功能的软件包。 rccmisc
,incadata
和kit
。 kit
似乎是最快的。下面复制了Ben Bolker的示例。
benchmark(
rccmisc::psum(x,y,z,na.rm=TRUE),
incadata::psum(x,y,z,na.rm=TRUE),
kit::psum(x,y,z,na.rm=TRUE),
psum(x,y,z,na.rm=TRUE),
psum2(x,y,z,na.rm=TRUE),
replications=20
)
# test replications elapsed relative
# 2 incadata::psum(x, y, z, na.rm = TRUE) 20 20.05 14.220
# 3 kit::psum(x, y, z, na.rm = TRUE) 20 1.41 1.000
# 4 psum(x, y, z, na.rm = TRUE) 20 8.04 5.702
# 5 psum2(x, y, z, na.rm = TRUE) 20 20.44 14.496
# 1 rccmisc::psum(x, y, z, na.rm = TRUE) 20 23.24 16.482
答案 2 :(得分:1)
另一种优点是也可以处理矩阵,就像pmin
和pmax
一样。
psum <- function(..., na.rm = FALSE) {
plus_na_rm <- function(x, y) ifelse(is.na(x), 0, x) + ifelse(is.na(y), 0, y)
Reduce(if(na.rm) plus_na_rm else `+`, list(...))
}
x = c(1,3,NA,5)
y = c(2,NA,4,1)
psum(x, y)
#> [1] 3 NA NA 6
psum(x, y, na.rm = TRUE)
#> [1] 3 3 4 6
# With matrices
A <- matrix(1:9, nrow = 3)
B <- matrix(c(NA, 2:8, NA), nrow = 3)
psum(A, B)
#> [,1] [,2] [,3]
#> [1,] NA 8 14
#> [2,] 4 10 16
#> [3,] 6 12 NA
psum(A, B, na.rm = TRUE)
#> [,1] [,2] [,3]
#> [1,] 1 8 14
#> [2,] 4 10 16
#> [3,] 6 12 9
由reprex package(v0.3.0)于2020-03-09创建
一个警告:如果元素在所有求和对象和NA
中都是na.rm = TRUE
,则结果将是0
(而不是NA
)。
例如:
psum(NA, NA, na.rm = TRUE)
#> [1] 0