Question

我试图在向量中的NA值之前获取不同段的第一个和最后一个值。这是一个例子：

xx = seq(1, 122, by = 1)
xx[c(2:10, 14, 45:60, 120:121)] = NA

反过来，我的结果我们会1; 11和13; 15和44; 61和119; 122。

Answer 1

为非NA值组cumsum(nas)[!nas]创建一个常量的计数器，然后取每组非NA值中的第一个和最后一个值：

nas <- is.na(xx)
by(xx[!nas], cumsum(nas)[!nas], function(x) x[unique(c(1,length(x)))] )

#cumsum(nas)[!nas]: 0
#[1] 1
#--------------
#cumsum(nas)[!nas]: 9
#[1] 11 13
#--------------
#cumsum(nas)[!nas]: 10
#[1] 15 44
#--------------
#cumsum(nas)[!nas]: 26
#[1]  61 119
#--------------
#cumsum(nas)[!nas]: 28
#[1] 122

如果速度是一个问题，by可能比split和lapply慢一点：

lapply(split(xx[!nas], cumsum(nas)[!nas]), function(x) x[unique(c(1,length(x)))] )

Answer 2

使用c++函数进行一些循环将在一大组上快速进行。

此函数返回一个2列矩阵，第一列给出了＆＃39; start＆＃39;在数字序列中，第二列给出了＆＃39; end＆＃39;的序列。

library(Rcpp)

cppFunction('NumericMatrix naSeq(NumericVector myVec) {

    int n = myVec.size();
    NumericVector starts(n); // pre-allocate
    NumericVector ends(n);   // pre-allocate
    starts.fill(NumericVector::get_na());
    ends.fill(NumericVector::get_na());
    int startCounter = 0;
    int endCounter = 0;
    bool firstNumber = !NumericVector::is_na(myVec[0]); // initialise based on first value

    // groups are considered sequential numbers without an NA between them

    for (int i = 0; i < (n-1); i++) {
        if ( !NumericVector::is_na(myVec[i]) && NumericVector::is_na(myVec[i+1]) ) {
            if (i == 0 && firstNumber) {
                startCounter++;
            }
            ends[endCounter] = i + 1;
            endCounter++;
        }

        if (NumericVector::is_na(myVec[i]) && !NumericVector::is_na(myVec[i+1]) ) {
            if ( i == 0 && !firstNumber){
                endCounter++;
            }
            starts[startCounter] = i + 2;
            startCounter++;
        }
    }


    int matSize = startCounter > endCounter ? startCounter : endCounter; 
    IntegerVector idx = seq(0, matSize);
    NumericMatrix m(matSize, 2);

    starts = starts[idx];
    ends = ends[idx];

    m(_, 0) = starts;
    m(_, 1) = ends;

    return m;

}')

naSeq(xx)

给出了

#      [,1] [,2]
# [1,]   NA    1
# [2,]   11   13
# [3,]   15   44
# [4,]   61  119
# [5,]  122   NA

基准

如果你关心速度，这里是解决方案的快速基准。请注意，无论每个函数的结果的格式（甚至内容）如何，我都会从每个答案中按原样执行这些函数。

library(microbenchmark)

set.seed(123)
xx <- seq(1:1e6)
naXX <- sample(xx, size = 1e5)
xx[naXX] <- NA 

mb <- microbenchmark(
    late = { latemail(xx) },
    sym = { naSeq(xx) },
    www = { www(xx) },
    mkr = { mkr(xx) },
    times = 5
)

print(mb, order = "median")

# Unit: milliseconds
# expr        min         lq       mean     median         uq        max neval
#  sym   22.66139   23.26898   27.18414   23.48402   27.85917   38.64716     5
#  www   45.11008   46.69587   55.73575   56.97421   61.63140   68.26719     5
#  mkr  369.69303  384.15262  427.35080  392.26770  469.59242  521.04821     5
# late 2417.21556 2420.25472 2560.41563 2627.19973 2665.19272 2672.21543     5

使用

latemail <- function(xx) {
    nas <- is.na(xx)
    by(xx[!nas], cumsum(nas)[!nas], function(x) x[unique(c(1,length(x)))] )
}

www <- function(xx) {
    RLE <- rle(is.na(xx))
    L <- RLE$lengths
    Index <- cumsum(L[-length(L)]) + (1:(length(L) - 1) + 1) %% 2

    matrix(c(Index[1], NA, Index[2:length(Index)], NA), ncol = 2, byrow = TRUE)
}

library(dplyr)
mkr <- function(xx) {
    df <- data.frame(xx = xx)
    df %>% mutate(value = ifelse(is.na(xx), ifelse(!is.na(lag(xx)), lag(xx),
                                                                                                 ifelse(!is.na(lead(xx)),lead(xx), NA)), NA)) %>%
        select(value) %>%
        filter(!is.na(value))
}

Answer 3

我能想到的最简单的解决方案是使用tidyverse。首先使用OP中的向量创建data.frame。然后添加（mutate）具有所需值的列。

lead和lag的使用将提供从previous或next行获取非NA值的选项。与NA对应的行将具有NA值，以后可以过滤掉。

library(tidyverse)
xx = seq(1, 122, by = 1)
xx[c(2:10, 14, 45:60, 120:121)] = NA

df <- data.frame(xx = xx)
df %>% mutate(value = ifelse(is.na(xx), ifelse(!is.na(lag(xx)), lag(xx),
                            ifelse(!is.na(lead(xx)),lead(xx), NA)), NA)) %>%
  select(value) %>%
  filter(!is.na(value))

#Result
#  value
#1     1
#2    11
#3    13
#4    44
#5    61
#6   119
#7   122

Answer 4

我们可以使用rle和cumsum。

RLE <- rle(is.na(xx))
L <- RLE$lengths
Index <- c(1, cumsum(L) + (1:length(L) + 1) %% 2)

matrix(Index, ncol = 2, byrow = TRUE)
#      [,1] [,2]
# [1,]    1    1
# [2,]   11   13
# [3,]   15   44
# [4,]   61  119
# [5,]  122  122

<强>解释

rle(is.na(xx))创建is.na(xx)的游程编码，其中包含每个NA和非NA组的长度。

RLE <- rle(is.na(xx))
RLE
# Run Length Encoding
#   lengths: int [1:9] 1 9 3 1 30 16 59 2 1
#   values : logi [1:9] FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE TRUE ...

L <- RLE$lengths提取每组的长度。

L <- RLE$lengths
L
# [1]  1  9  3  1 30 16 59  2  1

cumsum(L)计算获得索引的所有长度的累积和。

cumsum(L)
# [1]   1  10  13  14  44  60 119 121 122

然后我们需要为那些偶数索引号添加一个。所以我们使用(1:length(L) + 1) %% 2来指定。

(1:(length(L) - 1) + 1) %% 2
# [1] 0 1 0 1 0 1 0 1 0

通过梳理上述两个向量，我们可以得到最终结果。

Index <- c(1, cumsum(L) + (1:length(L) + 1) %% 2)
Index
#  [1]   1   1  11  13  15  44  61 119 122 122

最后，我使用matrix(Index, ncol = 2, byrow = TRUE)只是为了更清楚地查看结果。每行代表一个组。第一列表示每个组的起始索引，而第二列表示每个组的结束。

matrix(Index, ncol = 2, byrow = TRUE)
#      [,1] [,2]
# [1,]    1    1
# [2,]   11   13
# [3,]   15   44
# [4,]   61  119
# [5,]  122  122

NA之前的第一个和最后一个值

4 个答案:

基准