Průměr přenesený dopředu
Alternativou k přenášení poslední platné hodnoty dopředu je nahrazení NA průměrem všech předchozích hodnot, které nejsou NA. Tato metoda se nazývá mean carried forward (průměr přenesený dopředu). R nás i zde nutí volit mezi čitelností a rychlostí. Následující implementace je psaná s důrazem na čitelnost:
na_meancf1 <- function(x) {
total_not_na <- 0
n_not_na <- 0
res <- x
for(i in seq_along(x)) {
if(is.na(x[i])) {
res[i] <- total_not_na / n_not_na
} else {
total_not_na <- total_not_na + x[i]
n_not_na <- n_not_na + 1
}
}
res
}
Iterativní povaha tohoto kódu ztěžuje jeho vektorizaci, proto ho raději převedeme do C++. Dokonči definici funkce na_meancf2() — jde o přepis na_meancf1() do C++.
Toto cvičení je součástí kurzu
Optimizing R Code with Rcpp
Pokyny k cvičení
- V podmínce
ifzkontroluj, zda jei-tý prvek vektoruxhodnotouNAtypuNumericVector. - Pokud je podmínka splněna, nastav
i-tý výsledek na součet hodnot bez chybějících dat,total_not_na, vydělený jejich počtem,n_not_na. - V opačném případě zvyš
total_not_naoi-tý prvek vektoruxa přičti1kn_not_na.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
#include
using namespace Rcpp;
// [[Rcpp::export]]
NumericVector na_meancf2(NumericVector x) {
double total_not_na = 0.0;
double n_not_na = 0.0;
NumericVector res = clone(x);
int n = x.size();
for(int i = 0; i < n; i++) {
// If ith value of x is NA
if(___) {
// Set the ith result to the total of non-missing values
// divided by the number of non-missing values
res[i] = ___ / ___;
} else {
// Add the ith value of x to the total of non-missing values
___;
// Add 1 to the number of non-missing values
___;
}
}
return res;
}
/*** R
library(microbenchmark)
set.seed(42)
x <- rnorm(1e5)
x[sample(1e5, 100)] <- NA
microbenchmark(
na_meancf1(x),
na_meancf2(x),
times = 5
)
*/