[英]Replacing NA with mean using loop in R
我必須在 R 中使用循環來解決這個問題(我知道沒有循環你可以更容易地做到這一點,但它是為了學校......)。
所以我有這樣的 NA 向量:
trades<-sample(1:500,150,T)
trades<-trades[order(trades)]
trades[sample(10:140,25)]<-NA
我必須創建一個 FOR 循環,它將用 NA 之前的 2 個數字和 NA 之后的 2 個數字的平均值替換 NA。
這是我能夠做到的,循環如下:
for (i in 1:length(trades)) {
if (is.na(trades[i])==T) {
trades[i] <- mean(c(trades[c(i-1:2)], trades[c(i+1:2)]), na.rm = T)
}
}
但是作業還有另一部分。 如果前面的 2 個或后面的 2 個數字中有 NA,那么您必須用 4 個前面的數字和后面的 4 個數字的平均值替換 NA(我假設刪除了 NA)。 但我就是無法破解它......我用這個循環獲得了最好的結果:
for (i in 1:length(trades)) {
if (is.na(trades[i])==T && is.na(trades[c(i-1:2)]==T || is.na(trades[c(i+1:2)]==T))) {
trades[i] <- mean(c(trades[c(i-1:4)], trades[c(i+1:4)]), na.rm = T)
}else if (is.na(trades[i])==T){
trades[i] <- mean(c(trades[c(i-1:2)], trades[c(i+1:2)]))
}
}
但它仍然錯過了一些 NA。
提前謝謝你的幫助。
我們可以使用zoo
na.approx
library(zoo)
na.approx(trades)
所以似乎發布到 StackOverflow 幫助我解決了這個問題。
trades<-sample(1:500,25,T)
trades<-trades[order(trades)]
trades[sample(1:25,5)]<-NA
這給了我們:
[1] NA 20 24 30 NA 77 188 217 238 252 264 273 296 NA 326 346 362 368 NA NA 432 451 465 465 490
如果你運行這個循環:
for (i in 1:length(trades)) {
if (is.na(trades[i])== T) {
test1 <- c(trades[c(i+1:2)])
if (any(is.na(test1))==T) {
test2 <- c(trades[abs(c(i-1:4))], trades[c(i+1:4)])
trades[i] <- round(mean(test2, na.rm = T),0)
}else {
test3 <- c(trades[abs(c(i-1:2))], trades[c(i+1:2)])
trades[i] <- round(mean(test3, na.rm = T),0)
}
}
}
它將 NA 更改為:
[1] 22 20 24 30 80 77 188 217 238 252 264 273 296 310 326 346 362 368 387 410 432 451 465 465 490
所以它幾乎按預期工作。
謝謝你的幫助。
這是使用循環的另一種解決方案。 我通過使用dplyr
lead
和lag
dplyr
一些代碼。 首先,我們使用 2 個遞歸函數來計算超前和滯后總和。 然后我們使用條件語句來確定是否有任何缺失的數據。 最后,我們使用遞歸的輸出或前后 4 的總和(去除 NA)來填充缺失的數據。 我會注意到這不是我解決這個問題的方式,但我按照要求用循環進行了嘗試。
library(dplyr)
r.lag <- function(x, n){
if (n == 1) return(lag(x = x, n = 1))
else return( lag(x = x, n = n) + r.lag(x = x, n = n-1))
}
r.lead <- function(x, n){
if (n == 1) return(lead(x = x, n = 1))
else return( lead(x = x, n = n) + r.lead(x = x, n = n-1))
}
lead.vec <- r.lead(trades, 2)
lag.vec <- r.lag(trades, 2)
output <- vector(length = length(trades))
for(i in 1:length(trades)){
if(!is.na(trades[[i]])){
output[[i]] <- trades[[i]]
}
else if(is.na(trades[[i]]) & !is.na(lead.vec[[i]]) & !is.na(lag.vec[[i]])){
output[[i]] <- (lead.vec[[i]] + lag.vec[[i]])/4
}
else
output[[i]] <- mean(
c(trades[[i-4]], trades[[i-3]], trades[[i-2]], trades[[i-1]],
trades[[i+4]], trades[[i+3]], trades[[i+2]], trades[[i+1]]),
na.rm = T
)
}
tibble(
original = trades,
filled = output
)
#> # A tibble: 150 x 2
#> original filled
#> <int> <dbl>
#> 1 7 7
#> 2 7 7
#> 3 12 12
#> 4 18 18
#> 5 30 30
#> 6 31 31
#> 7 36 36
#> 8 NA 40
#> 9 43 43
#> 10 50 50
#> # … with 140 more rows
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