6.23 用最后一个非 NA 值填充 NA

6.23.1 问题

你想要将非 NA 值代替向量或者因子中的 NA 值。

6.23.2 方案

这段代码展示了如何填充向量中的空白。如果需要重复执行此操作，请参阅下面的函数。该函数还可以用第一个确定的值填充第一个即为NA的情况，并正确处理因子。

  1. # 示例数据
  2. x <- c(NA, NA, "A", "A", "B", "B", "B", NA, NA, "C", NA, 
  3.   NA, NA, "A", "A", "B", NA, NA)
  5. goodIdx <- !is.na(x)
  6. goodIdx
  7. #>  [1] FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE
  8. #>  [9] FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE
  9. #> [17] FALSE FALSE
  11. # 这些是来自x的非NA数值
  12. # 加入领头的NA，后边会使用。用来进行索引
  13. goodVals <- c(NA, x[goodIdx])
  14. goodVals
  15. #>  [1] NA  "A" "A" "B" "B" "B" "C" "A" "A" "B"
  17. # 用来自输出向量的索引填充输出向量的索引
  18. # 这些补偿了goodVals。加1是为了避免索引为0
  19. fillIdx <- cumsum(goodIdx) + 1
  20. fillIdx
  21. #>  [1]  1  1  2  3  4  5  6  6  6  7  7  7  7  8  9 10 10
  22. #> [18] 10
  24. # 原本向量的值被填充了

6.23.2.1 填充 NA 的函数

此函数执行与上面代码相同的操作。它还可以用第一个良好的值填充第一个就是NA的情况，并正确处理因子。

  1. fillNAgaps <- function(x, firstBack = FALSE) {
  2.   ## 向量或因子中的 NA 被之前一个非 NA 值代替 如果
  3.   ## firstBack 为 TRUE，将会对领头的 NA 填充第一个非 NA
  4.   ## 值，否则不会
  5.   ## 如果是一个因子，保存因子的水平，并转换为整数
  6.   lvls <- NULL
  7.   if (is.factor(x)) {
  8.     lvls <- levels(x)
  9.     x <- as.integer(x)
  10.   }
  12.   goodIdx <- !is.na(x)
  14.   # 这些是来自于x的非NA值
  15.   # 加入领头NA或者以第一个值代替，取决于firstBack参数
  16.   if (firstBack) 
  17.     goodVals <- c(x[goodIdx][1], x[goodIdx]) else goodVals <- c(NA, x[goodIdx])
  19.   # 用来自输出向量的索引填充输出向量的索引
  20.   # 这些补偿了goodVals。加1是为了避免索引为0
  21.   fillIdx <- cumsum(goodIdx) + 1
  23.   x <- goodVals[fillIdx]
  25.   # 如果它最初是一个因子，那么将它转换回来
  26.   if (!is.null(lvls)) {
  27.     x <- factor(x, levels = seq_along(lvls), labels = lvls)
  28.   }
  30.   x
  31. }
  35. # 示例数据
  36. x <- c(NA, NA, "A", "A", "B", "B", "B", NA, NA, "C", NA, 
  37.   NA, NA, "A", "A", "B", NA, NA)
  38. x
  39. #>  [1] NA  NA  "A" "A" "B" "B" "B" NA  NA  "C" NA  NA 
  40. #> [13] NA  "A" "A" "B" NA  NA
  42. fillNAgaps(x)
  43. #>  [1] NA  NA  "A" "A" "B" "B" "B" "B" "B" "C" "C" "C"
  44. #> [13] "C" "A" "A" "B" "B" "B"
  46. # 对领头的 NA 以第一个非 NA 值进行填充
  47. fillNAgaps(x, firstBack = TRUE)
  48. #>  [1] "A" "A" "A" "A" "B" "B" "B" "B" "B" "C" "C" "C"
  49. #> [13] "C" "A" "A" "B" "B" "B"
  51. # 因子数据也能使用
  52. y <- factor(x)
  53. y
  54. #>  [1] <NA> <NA> A    A    B    B    B    <NA> <NA> C   
  55. #> [11] <NA> <NA> <NA> A    A    B    <NA> <NA>
  56. #> Levels: A B C
  58. fillNAgaps(y)
  59. #>  [1] <NA> <NA> A    A    B    B    B    B    B    C   
  60. #> [11] C    C    C    A    A    B    B    B   
  61. #> Levels: A B C

6.23.2.2 注释

改编自来自于 zoo 包的 na.locf() 函数。