Media portata in avanti
Un’alternativa a “last observation carried forward” è sostituire gli NA con la media di tutti i valori precedenti non NA. Questo approccio si chiama mean carried forward. Anche qui, in R dobbiamo scegliere tra leggibilità e velocità. Il seguente codice privilegia la leggibilità:
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 natura iterativa rende difficile la vettorializzazione, quindi convertiamolo in C++. Completa la definizione di na_meancf2(), una traduzione in C++ di na_meancf1().
Questo esercizio fa parte del corso
Ottimizzare il codice R con Rcpp
Istruzioni dell'esercizio
- Nella condizione dell’
if, controlla se l’elementoi-esimo dixè unNAdiNumericVector. - Se la condizione è vera, imposta l’
i-esimo risultato alla somma dei valori non mancanti,total_not_na, divisa per il numero di valori non mancanti,n_not_na. - Altrimenti, incrementa
total_not_nadell’elementoi-esimo dixe aggiungi1an_not_na.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
#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
)
*/