Moyenne reportée

Une alternative au dernier point observé reporté consiste à remplacer les NA par la moyenne de toutes les valeurs précédentes non NA. On appelle cela la moyenne reportée (mean carried forward). Là encore, R nous fait choisir entre lisibilité et rapidité. Le code suivant privilégie la lisibilité :

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
}

La nature itérative rend la vectorisation délicate ; convertissons donc cette fonction en C++. Complétez la définition de na_meancf2(), une traduction C++ de na_meancf1().

Cet exercice fait partie du cours

Optimiser du code R avec Rcpp

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Instructions

Dans la condition du if, vérifiez si le iᵉ élément de x est un NA d’un NumericVector.
Si la condition est vraie, affectez au iᵉ résultat le total des valeurs non manquantes, total_not_na, divisé par le nombre de valeurs non manquantes, n_not_na.
Sinon, augmentez total_not_na du iᵉ élément de x, et ajoutez 1 à n_not_na.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

#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
  )
*/

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