Question

我在R中对缺失数据的载体进行主成分分析。我想从主成分中提取得分，并将这些值与原始帧中没有遗漏的观察值相匹配，但我无法弄清楚如何提取和匹配正确的标识符。例如：

x1 <- c(1,2,3,NA, 5,6,7)
x2 <- c(7,NA,6,NA, 4,3,2)

frame <- cbind(x1,x2)

pca_ob<- princomp(~frame)
pca_ob$score[,1]

这会产生以下输出：

    1         3         5         6         7 
  4.273146  2.104705 -0.715732 -2.125950 -3.536168

我想将pca_ob $ score [，1]与基于标识符的原始框架绑定，并使用NA填充其余部分，以便生成以下矩阵：

    x1 x2 x3
1    1  7  4.273146
2    2  NA NA
3    3  6  2.104705
4    NA NA NA
5    5  4  -0.715732
6    6  3  -2.125950
7    7  2  -3.536168

这取得了第一组得分的输出，并将它们重新匹配到框架，其中NAs填充了没有pca分数的所有位置，并且对有分数的变量进行匹配。任何想法？感谢。

Answer 1

这感觉有点像黑客。那里可能有更好的解决方案。

这里的方法是创建一个最初充满NA的新对象，然后转向将稀疏数据的名称转换为数字索引并使用它们进行分配。

> p1 <- pca_ob$scores[,1]
> p1
        1         3         5         6         7 
 4.273146  2.104705 -0.715732 -2.125950 -3.536168 
> z<-rep(NA, 7)
> z[as.numeric(names(p1))]<-p1
> z
[1]  4.273146        NA  2.104705        NA -0.715732 -2.125950 -3.536168

Answer 2

我认为你正在寻找na.exclude：

> princomp(~frame, na.action = na.exclude)$scores
     Comp.1      Comp.2
1  4.273146  0.24540178
2        NA          NA
3  2.104705 -0.30036459
4        NA          NA
5 -0.715732 -0.08790757
6 -2.125950  0.01832094
7 -3.536168  0.12454944

我在na.omit的帮助页面中找到了这一点（其中也涵盖了其他NA操作），这些操作是从princomp的{{1}}参数说明链接的。

从主成分分析中提取标识符，其中R中缺少数据

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