将NA替换为R向量中先前数字的修改版本

基本R选项 ave :

len <- 2
x1 <- ave(x, cumsum(!is.na(x)), FUN = function(v) {
  if(length(v) > len + 1) v 
  else v[1] - seq(0, by= 0.1, length.out = length(v))
  })

x1
#[1] 1.0 2.0 3.0 2.9 4.0 3.9 3.8 5.0  NA  NA  NA 6.0 5.9

我们创建一组 NA 值与第一个非NA值一起使用,并在 大道 .如果组长度大于 len + 1 ( + 1 因为第一个值不是 不 然后我们不改变组中的任何东西,否则我们从组中的第一个值减去0,0.1,0.2。

要获得被替换的位置,请查找 不 他在 x 哪些不是 不 他在 x1 .

which(is.na(x) & !is.na(x1))
#[1]  4  6  7 13

这里有一个选项 diff 和 cumsum 到 split

library(zoo)
lst1 <- split(x, cumsum(c( diff(!is.na(x)) < 0, TRUE)))
unname(unlist(lapply(lst1, function(x) if(sum(is.na(x)) <= 2) 
      na.locf0(x) -seq(0, length.out = length(x), by = 0.1) else x)))
#[1] 1.0 1.9 3.0 2.9 4.0 3.9 3.8 5.0  NA  NA  NA 6.0  NA

第二种情况

as.vector(unlist(sapply(split(seq_along(x) * is.na(x), 
     cumsum(c( diff(!is.na(x)) < 0, TRUE))), 
         function(x)  x[x != 0 & sum(x != 0) <=2])))
#[1]  4  6  7 13

使用软件包的版本 imputeTS 使用 na_locf 带参数 maxgap :

library("imputeTS")
x_prime <- na_locf(x, maxgap = 2)
idx <- which(is.na(imp) != is.na(x))
x_prime[idx] <- x_prime[idx] - 0.1

结果:

x_prime
[1] 1.0 2.0 3.0 2.9 4.0 3.9 3.9 5.0  NA  NA  NA 6.0 5.9

idx
[1]  4  6  7 13

编辑: 简短的加法,似乎我对“用之前的非NA值减去0.1替换NAs”的解释有所不同。不确定这是否是故意的,但您似乎更希望也执行负0.1,而之前结转的值是插补值。