识别数据块

Question

我的矢量具有负值或NA和阈值：

threshold <- -1

example <- c(NA, NA, -0.108, NA, NA, NA, NA, NA -0.601, -0.889, -1.178, -1.089, -1.401, -1.178, -0.959, -1.085, -1.483, -0.891, -0.817, -0.095, -1.305, NA, NA, NA, NA, -0.981, -0.457, -0.003, -0.358, NA, NA)

我想识别至少一个低于阈值的数据块，并用NA替换所有其他块。使用我的示例向量，我想要这个结果：

result <- c(NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA -0.601, -0.889, -1.178, -1.089, -1.401, -1.178, -0.959, -1.085, -1.483, -0.891, -0.817, -0.095, -1.305, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA)

因此，第一个可用值是第一个块，但-0.108高于-1，因此它变为NA。第二个块保持不变，因为至少有低于-1的ine值。第三个块现在是NA值，因为在4个可用值之间，没有人低于阈值。

我的第一个想法是确定值低于阈值的位置：

val <- which(example < threshold)

但后来我不知道怎么说＆＃34;保持这个位置的所有值都不是NA＆＃34;因为它总是不同数量的值......

Answer 1

尝试

{{1}}

Answer 2

另一种方式，有了OlliJ的建议：

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