Цикл For не интерполирует пропущенные значения в матрице, используя r - PullRequest
Новая
       35

Цикл For не интерполирует пропущенные значения в матрице, используя r

2 голосов
/ 04 июля 2019

Я пытаюсь интерполировать значения NA в матрице, содержащей первые 2 столбца с координатами (x и y) и 24 столбца с зависимыми от времени значениями. Поэтому я настроил цикл, который должен интерполировать значения NA для каждой строки на основе не менее двух значений в каждой строке (исключая координаты). Так что я думаю, что моя проблема в том, что цикл for не переходит на следующий ряд или всегда переходит на первый элемент?

Я использую R-Studio версии 1.2.1335 и R-версию 3.4.4 в Windows 10

Полная матрица до строки "layer.24" и столбца 492528 

         x         y            layer.1   layer.2   layer.3   layer.4  
    [1,] 562201.9 5723273       8148      7031      7219      5824    
    [2,] 562463.6 5723273       NA        NA        NA        NA        
    [3,] 562725.3 5723273       4188      NA        NA        4200        
    [4,] 562987.0 5723273       4237      NA        NA        NA         
    [5,] 563248.7 5723273       3468      NA        5277      4888    
    [6,] 563510.5 5723273       3310      NA        5277      5095    

for (i in 1:length(matrix[,1]))
{
if (sum(is.na(matrix[i,3:26])>1)) 
{matrix[i,3:26] = imputeTS::na.interpolation(matrix[i,3:26])}
}

Итак, я ожидал интерполированную матрицу, за исключением строки 4 в этом примере.

1 Ответ

3 голосов
/ 04 июля 2019

Мы можем работать следующим образом (сначала преобразовать в data.frame (здесь df)): 

  to_replace <- df[apply(df, 1,function(x) sum(is.na(x))>2),]
   t(apply(to_replace,1,function(x) imputeTS::na.interpolation(x)))
             x       y layer.1 layer.2 layer.3 layer.4
    2 562463.6 5723273 5723273 5723273 5723273 5723273
    4 562987.0 5723273    4237    4237    4237    4237

Вы можете сохранить значения в to_replace.

Если вам нужны те, у кого меньше двух NA с, то: 

to_replace <- df[apply(df, 1,function(x) sum(is.na(x))<2),]
 t(apply(to_replace,1,function(x) imputeTS::na.interpolation(x)))
         x       y layer.1 layer.2 layer.3 layer.4
1 562201.9 5723273    8148  7031.0    7219    5824
5 563248.7 5723273    3468  4372.5    5277    4888
6 563510.5 5723273    3310  4293.5    5277    5095
...