对于一个向量，确定所有值都是NA（或某个值）的索引

因此，我有调查数据，我想解决调查的多个管理问题（计算机失败，浏览器关闭以及人员重新启动）。说我有案件X1和X2，由同一人的顺序进行（在这里，已经退出了作为载体）对于一个向量，确定所有值都是NA（或某个值）的索引

x1 <- c(1:35, rep(NA, 65)) 
x2 <- c(-1:-95, rep(NA, 5))

既然我能知道发生X1首先，我要确定X1第一NA过去所有更多的条目都是NA（位置36），所以我可以合并这些案例来生成仅代表第一印象的数据。

我想找到一个函数，它将使我能够做到这一点：

n <- {function that computes this value} 
x <- c(x1[1:(n-1)], x2[n:length(x2)])

导致此输出等同于：

c(1:35, -36:-95, rep(NA, 5))

像length(na.omit(x1)) + 1方法是行不通的，因为有可能是NA在结束点之前，扰乱索引。举例来说，它仍然需要找到索引36如果

x1 <- c(1:12, NA, 13:35, rep(NA, 65))

97％需要此为NA的只是工作，而是一个通用的解决方案将是巨大的，太（即的东西，也可以匹配“”什么类似的，如果需要的话）。

来源

2017-02-23 Joe

你几乎是自己解决了查询。试试这个请

x3 <- c(x1[1:(head(which(is.na(x1)),1) - 1)], x2[head(which(is.na(x1)),1):length(x2)])

我希望你可以转换它的功能。从你的问题

来源

2017-02-23 03:45:30 Zico

对不起，但这只是发现的第一个NA，这正如我所说是不是目标。如果x1是 x1 < - c（1:25，NA，27:35，rep（NA，65））这将完全不同。而长头（）长时间不起作用，或者 - 我需要任意长度的NA（从某个点到最后）。 – Joe

@Joe你在查询中写道：“鉴于我可以先知道x1，我想确定x1中的第一个NA，其中所有更多的条目都是NA（位置36），所以我可以组合这些个案来生成数据表示只有第一印象。 ''你的'样本输出'也不反映你当前的查询。你能否请更新你的'样品输出' – Zico

我可以看到我的溶液正在工作 – Zico

数据

x1 <- c(1:35, rep(NA, 65)) 
x2 <- c(-1:-95, rep(NA, 5)) 
n <- max(which(diff(is.na(x1)) == 1)) 
c(x1[1:n-1], x2[n:length(x2)]) 

# [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 
# [24] 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 -35 -36 -37 -38 -39 -40 -41 -42 -43 -44 -45 -46 
# [47] -47 -48 -49 -50 -51 -52 -53 -54 -55 -56 -57 -58 -59 -60 -61 -62 -63 -64 -65 -66 -67 -68 -69 
# [70] -70 -71 -72 -73 -74 -75 -76 -77 -78 -79 -80 -81 -82 -83 -84 -85 -86 -87 -88 -89 -90 -91 -92 
# [93] -93 -94 -95 NA NA NA NA NA

另一个实施例：在使用游程长度编码

x1 <- c(1:35, rep(NA, 35), 1:20, rep(NA, 10)) 
x2 <- c(-1:-95, rep(NA, 5)) 
n <- max(which(diff(is.na(x1)) == 1)) 
c(x1[1:n-1], x2[n:length(x2)]) 
# [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 
# [24] 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 
# [47] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 
# [70] NA 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 -90 -91 -92 
# [93] -93 -94 -95 NA NA NA NA NA

来源

2017-02-23 03:55:34 Sathish

在那里基本功能的巧妙链接。 +1给你，可能还有奖励，尽管我会稍微留意一下，看看是否有其他解决方案出现。 – Joe

@Joe - 我不明白这是如何匹配你所需要的输出？准确地说是 – SymbolixAU

。 @Joe请更新您的原始查询。现在有点混乱。 – Zico

n <- with(rle(is.na(x1)), lengths[length(lengths) -1 ] + 1) 

x <- c(x1[1:(n-1)], x2[n:length(x2)]) 

# [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 
# [30] 30 31 32 33 34 35 -36 -37 -38 -39 -40 -41 -42 -43 -44 -45 -46 -47 -48 -49 -50 -51 -52 -53 -54 -55 -56 -57 -58 
# [59] -59 -60 -61 -62 -63 -64 -65 -66 -67 -68 -69 -70 -71 -72 -73 -74 -75 -76 -77 -78 -79 -80 -81 -82 -83 -84 -85 -86 -87 
# [88] -88 -89 -90 -91 -92 -93 -94 -95 NA NA NA NA NA

作为rle给出游程的长度NA（或任何你指定的）。而且，你要使用的最后这些运行的，所以我们可以挑选上次运行

> rle(is.na(x1)) 
Run Length Encoding 
    lengths: int [1:2] 35 65 
    values : logi [1:2] FALSE TRUE

来源

2017-02-23 03:59:55 SymbolixAU

这可以用一个非常简单的ifelse可以解决的起点：

x3 = ifelse(is.na(x1),x2,x1)

结果：

> x3 
    [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 
[14] 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 
[27] 27 28 29 30 31 32 33 34 35 -36 -37 -38 -39 
[40] -40 -41 -42 -43 -44 -45 -46 -47 -48 -49 -50 -51 -52 
[53] -53 -54 -55 -56 -57 -58 -59 -60 -61 -62 -63 -64 -65 
[66] -66 -67 -68 -69 -70 -71 -72 -73 -74 -75 -76 -77 -78 
[79] -79 -80 -81 -82 -83 -84 -85 -86 -87 -88 -89 -90 -91 
[92] -92 -93 -94 -95 NA NA NA NA NA

如果您在x1中的最后一个有效条目之前没有NA，则可以使用此功能。如果是这种情况，以前的NA可能意味着用户跳过了这个问题。如果你想保持内部X1以前来港定居，这样做：

lastValidX1 = max(which(!is.na(x1))) 
x3 = c(x1[1:lastValidX1] , x2[(lastValidX1+1):length(x2)])

例子：

x1 <- c(1:19,NA,21:35, rep(NA, 65)) 
x2 <- c(-1:-95, rep(NA, 5)) 

lastValidX1 = max(which(!is.na(x1))) 
x3 = c(x1[1:lastValidX1] , x2[(lastValidX1+1):length(x2)]) 

> x3 
    [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 
[14] 14 15 16 17 18 19 NA 21 22 23 24 25 26 
[27] 27 28 29 30 31 32 33 34 35 -36 -37 -38 -39 
[40] -40 -41 -42 -43 -44 -45 -46 -47 -48 -49 -50 -51 -52 
[53] -53 -54 -55 -56 -57 -58 -59 -60 -61 -62 -63 -64 -65 
[66] -66 -67 -68 -69 -70 -71 -72 -73 -74 -75 -76 -77 -78 
[79] -79 -80 -81 -82 -83 -84 -85 -86 -87 -88 -89 -90 -91 
[92] -92 -93 -94 -95 NA NA NA NA NA 

> lastValidX1 
[1] 35

来源

2017-02-23 04:30:33

我认为这不会解决“我想确定x1过去的所有更多条目都是NA（位置36）的第一个NA”位 – SymbolixAU

如果用户被允许跳过问题（NA之间的有效答案），如何您是否知道用户在上次有效输入后没有跳过一个或多个答案？ –

对于一个向量，确定所有值都是NA（或某个值）的索引

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