Gestión de valores ausentes
En R, para comprobar si un valor está ausente debes usar is.na(x). (¿Qué pasa si intentas x == NA?)
El equivalente en Rcpp es el método estático is_na(). Recuerda que estático significa que el método pertenece a la clase, no a la variable concreta. Por ejemplo, NumericVector::is_na(x) comprueba si el double x es un valor ausente.
De forma similar, el método estático get_na() te da el NA de la clase asociada. Por ejemplo, CharacterVector::get_na() devuelve un valor de carácter ausente.
Ten en cuenta que el operador lógico OR en C++ es el mismo que en R, ||.
Este ejercicio forma parte del curso
Optimizar código de R con Rcpp
Instrucciones del ejercicio
- Actualiza la función
weighted_mean_cpp()del ejercicio anterior para que devuelva un valor ausente en cuanto se encuentre un valor ausente enxo enw.- Añade un bloque
ifque compruebe si el elemento i-ésimo dexesNAo si el elemento i-ésimo dewesNA. - Dentro de ese bloque
if, devuelve unNAnumérico.
- Añade un bloque
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
#include
using namespace Rcpp;
// [[Rcpp::export]]
double weighted_mean_cpp(NumericVector x, NumericVector w) {
double total_w = 0;
double total_xw = 0;
int n = x.size();
for(int i = 0; i < n; i++) {
// If the ith element of x or w is NA then return NA
___
total_w += w[i];
total_xw += x[i] * w[i];
}
return total_xw / total_w;
}
/*** R
x <- c(0, 1, 3, 6, 2, 7, 13, NA, 12, 21, 11)
w <- 1 / seq_along(x)
weighted_mean_cpp(x, w)
*/