Última observação carregada adiante

Quando você tem dados ausentes em uma série temporal, uma técnica comum é carregar adiante o último valor que não estava ausente. Isso é conhecido como last observation carried forward. Naturalmente, pode ser expresso com código iterativo. Aqui está uma implementação em R:

na_locf1 <- function(x) {
  current <- NA  
  res <- x
  for(i in seq_along(x)) {
    if(is.na(x[i])) {
      # Replace with current
      res[i] <- current
    } else {
      # Set current 
      current <- x[i]
    }
  }  
  res
}

Assim como médias móveis, é realmente difícil vetorizar esse código mantendo a legibilidade. Porém, como isso é apenas um laço for, pode ser facilmente traduzido para C++.

na_locf1() está disponível no seu ambiente de trabalho. Converta-o para C++ e atribua a função resultante a na_locf2().

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Otimizando código R com Rcpp

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Instruções do exercicio

Inicialize current com o valor NA do NumericVector.
A condição do if deve verificar se o elemento i de x é um NA de NumericVector.
Quando essa condição for verdadeira, defina o elemento i de res como current.
Caso contrário, defina current como o elemento i de x.

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

#include 
using namespace Rcpp;

// [[Rcpp::export]]
NumericVector na_locf2(NumericVector x) {
  // Initialize to NA
  double current = ___::___();
  
  int n = x.size();
  NumericVector res = clone(x);
  for(int i = 0; i < n; i++) {
    // If ith value of x is NA
    if(___::___(___)) {
      // Set ith result as current
      res[i] = ___;
    } else {
      // Set current as ith value of x
      current = ___;
    }
  } 
  return res ;
}

/*** R
  library(microbenchmark)
  set.seed(42)
  x <- rnorm(1e5)
  # Sprinkle some NA into x
  x[sample(1e5, 100)] <- NA  
  microbenchmark( 
    na_locf1(x), 
    na_locf2(x), 
    times = 5
  )
*/

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