按行顺序识别NA的顺序

Question

我想根据条件在行顺序中填充顺序的NA值。请看下面的例子。

ID | Observation 1 | Observation 2 | Observation 3 | Observation 4 | Observation 5 
A   NA    0    1    NA    NA 

的条件是：

• 所有NA值之前的序列中的NA值应保持NA;
• 但所有NAS后的序列中！NA值应该被标记的（“去除”）

在上面的例子中，在观察1 NA值应保持NA。但是，观察4和5中的NA值应该改为“移除”。

Answer 1

您可以定义功能：

replace.na <- function(r,val) { 
    i <- is.na(r) 
    j <- which(i) 
    k <- which(!i) 
    r[j[j > k[length(k)]]] <- val 
    r 
} 

然后，假设你有一个data.frame像这样：

r <- data.frame(ID=c('A','B'),obs1=c(NA,1),obs2=c(0,NA),obs3=c(1,2),obs4=c(NA,3),obs5=c(NA,NA)) 
## ID obs1 obs2 obs3 obs4 obs5 
##1 A NA 0 1 NA NA 
##2 B 1 NA 2 3 NA 

我们可以apply功能上的行为r所有数值列：

r[,-1] <- t(apply(r[,-1],1,replace.na,999))  
## ID obs1 obs2 obs3 obs4 obs5 
##1 A NA 0 1 999 999 
##2 B 1 NA 2 3 999 

This treat r[,-1]作为matrix，并且apply的输出填充matrix，默认情况下按列填充。因此，在将列更换回r之前，我们必须对产生的matrix进行转置。

另一种方式来调用replace.na是：

r[,-1] <- do.call(rbind,lapply(data.frame(t(r[,-1])),replace.na,999)) 

在这里，我们转的r数字列第一，使之成为data.frame。这使r的每一行都是作为结果数据框的列表列中的一列。然后在这些列上使用lapply来应用replace.na和rbind的结果。

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如果你想标记所有NA的第一个非NA后，则函数replace.na应该是：

replace.na <- function(r,val) { 
    i <- is.na(r) 
    j <- which(i) 
    k <- which(!i) 
    r[j[j > k[1]]] <- val 
    r 
} 

它应用到数据：

r[,-1] <- do.call(rbind,lapply(data.frame(t(r[,-1])),replace.na,999)) 
## ID obs1 obs2 obs3 obs4 obs5 
##1 A NA 0 1 999 999 
##2 B 1 999 2 3 999