Medelvärde framfört
Ett alternativ till att föra det senaste observerade värdet framåt är att ersätta NA-värden med medelvärdet av alla tidigare icke-NA-värden. Det kallas mean carried forward. Återigen tvingas vi i R välja mellan läsbarhet och hastighet. Följande är skrivet med läsbarhet i fokus:
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
}
Den iterativa strukturen gör det svårt att vektorisera koden, så låt oss i stället konvertera den till C++. Slutför definitionen av na_meancf2(), en C++-översättning av na_meancf1().
Den här övningen är en del av kursen
Optimera R-kod med Rcpp
Övningsinstruktioner
- Kontrollera i
if-villkoret om deti:te elementet ixär ettNAav typenNumericVector. - Om villkoret är sant, sätt det
i:te resultatet till summan av de icke-saknade värdena,total_not_na, dividerad med antalet saknade värden,n_not_na. - Annars ökar du
total_not_named deti:te elementet ixoch lägger till1in_not_na.
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
#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
)
*/