Замена NA с последним значением не-NA - PullRequest
118 голосов
/ 12 октября 2011

В data.frame (или data.table) я бы хотел "заполнить" NA с ближайшим предыдущим значением, не являющимся NA.Простым примером использования векторов (вместо data.frame) является следующий:

> y <- c(NA, 2, 2, NA, NA, 3, NA, 4, NA, NA)

Я хотел бы функцию fill.NAs(), которая позволяет мне построить yy такой, что:

> yy
[1] NA NA NA  2  2  2  2  3  3  3  4  4

Мне нужно повторить эту операцию для многих (всего ~ 1 Тб) небольших data.frame с (~ 30-50 Мб), где строка является NA, все ее записи.Какой хороший способ подойти к проблеме?

Уродливый раствор, который я приготовил, использует эту функцию:

last <- function (x){
    x[length(x)]
}    

fill.NAs <- function(isNA){
if (isNA[1] == 1) {
    isNA[1:max({which(isNA==0)[1]-1},1)] <- 0 # first is NAs 
                                              # can't be forward filled
}
isNA.neg <- isNA.pos <- isNA.diff <- diff(isNA)
isNA.pos[isNA.diff < 0] <- 0
isNA.neg[isNA.diff > 0] <- 0
which.isNA.neg <- which(as.logical(isNA.neg))
if (length(which.isNA.neg)==0) return(NULL) # generates warnings later, but works
which.isNA.pos <- which(as.logical(isNA.pos))
which.isNA <- which(as.logical(isNA))
if (length(which.isNA.neg)==length(which.isNA.pos)){
    replacement <- rep(which.isNA.pos[2:length(which.isNA.neg)], 
                                which.isNA.neg[2:max(length(which.isNA.neg)-1,2)] - 
                                which.isNA.pos[1:max(length(which.isNA.neg)-1,1)])      
    replacement <- c(replacement, rep(last(which.isNA.pos), last(which.isNA) - last(which.isNA.pos)))
} else {
    replacement <- rep(which.isNA.pos[1:length(which.isNA.neg)], which.isNA.neg - which.isNA.pos[1:length(which.isNA.neg)])     
    replacement <- c(replacement, rep(last(which.isNA.pos), last(which.isNA) - last(which.isNA.pos)))
}
replacement
}

Функция fill.NAs используется следующим образом:

y <- c(NA, 2, 2, NA, NA, 3, NA, 4, NA, NA)
isNA <- as.numeric(is.na(y))
replacement <- fill.NAs(isNA)
if (length(replacement)){
which.isNA <- which(as.logical(isNA))
to.replace <- which.isNA[which(isNA==0)[1]:length(which.isNA)]
y[to.replace] <- y[replacement]
} 

Вывод

> y
[1] NA  2  2  2  2  3  3  3  4  4  4

... который, кажется, работает.Но это ужасно!Есть предложения?

Ответы [ 15 ]

134 голосов
/ 12 октября 2011

Возможно, вы захотите использовать функцию na.locf() из пакета zoo для , чтобы перенести последнее наблюдение вперед для замены ваших значений NA.

Вот пример его использования на странице справки:

library(zoo)

az <- zoo(1:6)

bz <- zoo(c(2,NA,1,4,5,2))

na.locf(bz)
1 2 3 4 5 6 
2 2 1 4 5 2 

na.locf(bz, fromLast = TRUE)
1 2 3 4 5 6 
2 1 1 4 5 2 

cz <- zoo(c(NA,9,3,2,3,2))

na.locf(cz)
2 3 4 5 6 
9 3 2 3 2 
56 голосов
/ 11 декабря 2012

Извините, что выкопал старый вопрос.Я не мог найти функцию для выполнения этой работы в поезде, поэтому сам написал ее.

Я с гордостью обнаружил, что она чуть-чуть быстрее.
Хотя она менее гибкая.

Но это хорошо с ave, и это то, что мне было нужно.

repeat.before = function(x) {   # repeats the last non NA value. Keeps leading NA
    ind = which(!is.na(x))      # get positions of nonmissing values
    if(is.na(x[1]))             # if it begins with a missing, add the 
          ind = c(1,ind)        # first position to the indices
    rep(x[ind], times = diff(   # repeat the values at these indices
       c(ind, length(x) + 1) )) # diffing the indices + length yields how often 
}                               # they need to be repeated

x = c(NA,NA,'a',NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,'b','c','d',NA,NA,NA,NA,NA,'e')  
xx = rep(x, 1000000)  
system.time({ yzoo = na.locf(xx,na.rm=F)})  
## user  system elapsed   
## 2.754   0.667   3.406   
system.time({ yrep = repeat.before(xx)})  
## user  system elapsed   
## 0.597   0.199   0.793   

Редактировать

Поскольку это стало моим самым голосуемым ответом, мне часто напоминали, что яне использую мою собственную функцию, потому что мне часто нужен аргумент maxgap в зоопарке.Поскольку у zoo есть некоторые странные проблемы в крайних случаях, когда я использую даты dplyr +, которые я не смог отладить, я вернулся к этому сегодня, чтобы улучшить мою старую функцию.

Я провел сравнительный анализ своей улучшенной функции и всех других записейВот.Для базового набора функций, tidyr::fill является самым быстрым, но при этом не исключает крайние случаи.Запись Rcpp от @BrandonBertelsen еще быстрее, но она негибкая в отношении типа ввода (он неправильно тестировал крайние варианты из-за неправильного понимания all.equal).

Если вам нужен maxgap, моя функция нижебыстрее, чем зоопарк (и не имеет странных проблем с датами).

Я выставил документацию о моих тестах .

Новая функция

repeat_last = function(x, forward = TRUE, maxgap = Inf, na.rm = FALSE) {
    if (!forward) x = rev(x)           # reverse x twice if carrying backward
    ind = which(!is.na(x))             # get positions of nonmissing values
    if (is.na(x[1]) && !na.rm)         # if it begins with NA
        ind = c(1,ind)                 # add first pos
    rep_times = diff(                  # diffing the indices + length yields how often
        c(ind, length(x) + 1) )          # they need to be repeated
    if (maxgap < Inf) {
        exceed = rep_times - 1 > maxgap  # exceeding maxgap
        if (any(exceed)) {               # any exceed?
            ind = sort(c(ind[exceed] + 1, ind))      # add NA in gaps
            rep_times = diff(c(ind, length(x) + 1) ) # diff again
        }
    }
    x = rep(x[ind], times = rep_times) # repeat the values at these indices
    if (!forward) x = rev(x)           # second reversion
    x
}

Я также поместил эту функцию в свой пакет опалубки (только Github).

22 голосов
/ 04 марта 2015

Имея большой объем данных, для большей эффективности мы можем использовать пакет data.table.

require(data.table)
replaceNaWithLatest <- function(
  dfIn,
  nameColNa = names(dfIn)[1]
){
  dtTest <- data.table(dfIn)
  setnames(dtTest, nameColNa, "colNa")
  dtTest[, segment := cumsum(!is.na(colNa))]
  dtTest[, colNa := colNa[1], by = "segment"]
  dtTest[, segment := NULL]
  setnames(dtTest, "colNa", nameColNa)
  return(dtTest)
}
17 голосов
/ 03 сентября 2016

Вбрасывая мою шляпу в:

library(Rcpp)
cppFunction('IntegerVector na_locf(IntegerVector x) {
  int n = x.size();

  for(int i = 0; i<n; i++) {
    if((i > 0) && (x[i] == NA_INTEGER) & (x[i-1] != NA_INTEGER)) {
      x[i] = x[i-1];
    }
  }
  return x;
}')

Установите базовый образец и тест:

x <- sample(c(1,2,3,4,NA))

bench_em <- function(x,count = 10) {
  x <- sample(x,count,replace = TRUE)
  print(microbenchmark(
    na_locf(x),
    replace_na_with_last(x),
    na.lomf(x),
    na.locf(x),
    repeat.before(x)
  ), order = "mean", digits = 1)
}

И запустите несколько тестов:

bench_em(x,1e6)

Unit: microseconds
                    expr   min    lq  mean median    uq   max neval
              na_locf(x)   697   798   821    814   821 1e+03   100
              na.lomf(x)  3511  4137  5002   4214  4330 1e+04   100
 replace_na_with_last(x)  4482  5224  6473   5342  5801 2e+04   100
        repeat.before(x)  4793  5044  6622   5097  5520 1e+04   100
              na.locf(x) 12017 12658 17076  13545 19193 2e+05   100

Просто вcase:

all.equal(
     na_locf(x),
     replace_na_with_last(x),
     na.lomf(x),
     na.locf(x),
     repeat.before(x)
)
[1] TRUE

Обновление

Для числового вектора функция немного отличается:

NumericVector na_locf_numeric(NumericVector x) {
  int n = x.size();
  LogicalVector ina = is_na(x);

  for(int i = 1; i<n; i++) {
    if((ina[i] == TRUE) & (ina[i-1] != TRUE)) {
      x[i] = x[i-1];
    }
  }
  return x;
}
13 голосов
/ 26 мая 2016

Это сработало для меня:

  replace_na_with_last<-function(x,a=!is.na(x)){
     x[which(a)[c(1,1:sum(a))][cumsum(a)+1]]
  }


> replace_na_with_last(c(1,NA,NA,NA,3,4,5,NA,5,5,5,NA,NA,NA))

[1] 1 1 1 1 3 4 5 5 5 5 5 5 5 5

> replace_na_with_last(c(NA,"aa",NA,"ccc",NA))

[1] "aa"  "aa"  "aa"  "ccc" "ccc"

Скорость также разумна:

> system.time(replace_na_with_last(sample(c(1,2,3,NA),1e6,replace=TRUE)))


 user  system elapsed 

 0.072   0.000   0.071 
13 голосов
/ 11 мая 2014

Попробуйте эту функцию.Для него не требуется пакет ZOO:

# last observation moved forward
# replaces all NA values with last non-NA values
na.lomf <- function(x) {

    na.lomf.0 <- function(x) {
        non.na.idx <- which(!is.na(x))
        if (is.na(x[1L])) {
            non.na.idx <- c(1L, non.na.idx)
        }
        rep.int(x[non.na.idx], diff(c(non.na.idx, length(x) + 1L)))
    }

    dim.len <- length(dim(x))

    if (dim.len == 0L) {
        na.lomf.0(x)
    } else {
        apply(x, dim.len, na.lomf.0)
    }
}

Пример:

> # vector
> na.lomf(c(1, NA,2, NA, NA))
[1] 1 1 2 2 2
> 
> # matrix
> na.lomf(matrix(c(1, NA, NA, 2, NA, NA), ncol = 2))
     [,1] [,2]
[1,]    1    2
[2,]    1    2
[3,]    1    2
12 голосов
/ 09 августа 2017

a data.table решение:

> dt <- data.table(y = c(NA, 2, 2, NA, NA, 3, NA, 4, NA, NA))
> dt[, y_forward_fill := y[1], .(cumsum(!is.na(y)))]
> dt
     y y_forward_fill
 1: NA             NA
 2:  2              2
 3:  2              2
 4: NA              2
 5: NA              2
 6:  3              3
 7: NA              3
 8:  4              4
 9: NA              4
10: NA              4

этот подход может работать и с нулями прямого заполнения:

> dt <- data.table(y = c(0, 2, -2, 0, 0, 3, 0, -4, 0, 0))
> dt[, y_forward_fill := y[1], .(cumsum(y != 0))]
> dt
     y y_forward_fill
 1:  0              0
 2:  2              2
 3: -2             -2
 4:  0             -2
 5:  0             -2
 6:  3              3
 7:  0              3
 8: -4             -4
 9:  0             -4
10:  0             -4

этот метод становится очень полезным для данных в масштабе и в тех местаххотел бы выполнить прямое заполнение группой (ами), что тривиально с data.table.просто добавьте группу (ы) к предложению by перед логикой cumsum.

7 голосов
/ 30 января 2018

Наличие ведущего NA - немного морщинка, но я нахожу очень удобочитаемый (и векторизованный) способ выполнения LOCF, когда ведущий член не отсутствует:

na.omit(y)[cumsum(!is.na(y))]

Немного менее читаемая модификация в целом работает:

c(NA, na.omit(y))[cumsum(!is.na(y))+1]

дает желаемый результат:

c(NA, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 4)

5 голосов
/ 19 апреля 2019

Вы можете использовать функцию data.table nafill, доступную в версии разработки 1.12.3 :

library(data.table)
nafill(y, type = "locf")
# [1] NA  2  2  2  2  3  3  4  4  4

Если ваш вектор является столбцом в data.tableВы также можете обновить его по ссылке setnafill:

d <- data.table(x = 1:10, y)
setnafill(d, type = "locf", cols = "y")
d
#      x  y
#  1:  1 NA
#  2:  2  2
#  3:  3  2
#  4:  4  2
#  5:  5  2
#  6:  6  3
#  7:  7  3
#  8:  8  4
#  9:  9  4
# 10: 10  4
2 голосов
/ 18 февраля 2017

Вслед за вкладом Брэндона Бертельсена в Rcpp. Для меня версия NumericVector не сработала: она заменила только первый NA. Это связано с тем, что вектор ina вычисляется только один раз, в начале функции.

Вместо этого можно использовать тот же подход, что и для функции IntegerVector. У меня сработало следующее:

library(Rcpp)
cppFunction('NumericVector na_locf_numeric(NumericVector x) {
  R_xlen_t n = x.size();
  for(R_xlen_t i = 0; i<n; i++) {
    if(i > 0 && !R_finite(x[i]) && R_finite(x[i-1])) {
      x[i] = x[i-1];
    }
  }
  return x;
}')

Если вам нужна версия CharacterVector, тот же базовый подход также работает:

cppFunction('CharacterVector na_locf_character(CharacterVector x) {
  R_xlen_t n = x.size();
  for(R_xlen_t i = 0; i<n; i++) {
    if(i > 0 && x[i] == NA_STRING && x[i-1] != NA_STRING) {
      x[i] = x[i-1];
    }
  }
  return x;
}')
...