Performance 查找并替换每列中不带for循环的第一个NA

尝试在没有For循环的情况下执行此操作，但无法解决此问题

我想用默认值0.0000001替换列中的第一个NA

我正在进行上一次观察结转（LOCF）插补，但想给它一个默认值

如果我有以下data.frame：

> Col1        Col2        Col3        Col4
> 1           NA          10          99
> NA          NA          11          99
> 1           NA          12          99
> 1           NA          13          NA

我希望它看起来像这样：

> Col1        Col2        Col3        Col4
> 1           0.0000001   10          99
> 0.0000001   NA          11          99
> 1           NA          12          99
> 1           NA          13          0.0000001 

这是代码我haev的工作，但非常缓慢

#Temporary change for missing first observation
for (u in 1:ncol(data.frame))
{
  for (v in 1:nrow(data.frame)) 
  {
    #Temporary change the first observations in a row to 0.0000001 until it encounters a value that isn't NA
    if(is.na(temp_equity_df_merge2[v,u]))
    {
        temp_equity_df_merge2[v,u]=0.0000001
    }
    else break
  }

我想使用apply或其他更快的变体。我正在循环超过20列和100万行

---

提前感谢您的帮助。

您可以对每一列应用一个函数：

myfun <- function(x) {
  x[which(is.na(x))[1]] <- 0.1

  return(x)
}

> data.frame(apply(dat, 2, myfun))
   v1  v2 v3   v4
1 1.0 0.1 10 99.0
2 0.1  NA 11 99.0
3 1.0  NA 12 99.0
4 1.0  NA 13  0.1
> 

myfun

根据注释，您可以使用

apply

将函数应用于每列。该函数将用0.0000001替换第一个

NA

，并返回一个矩阵。然后您可以使用

na.locf

填写剩余的

na

s。最后，我将其全部包装在

data.frame

中，因为您要求的是

data.frame

而不是

matrix

data.frame(na.locf(apply(dat, 2, function(x) {
    firstNA <- head(which(is.na(x)), 1) #position of first NA
    x[firstNA] <- 0.0000001
    x
})))
   Col1  Col2 Col3    Col4
1 1e+00 1e-07   10 9.9e+01
2 1e-07 1e-07   11 9.9e+01
3 1e+00 1e-07   12 9.9e+01
4 1e+00 1e-07   13 1.0e-07

数据帧（na.locf）（应用（dat，2，函数（x）{
firstNA鉴于您有这么大的数据集，我会使用
data.table
和
set
来避免复制数据。这两种
apply
解决方案至少复制数据一次

该解决方案涉及一个for循环，但它是一个有效的循环（执行长度（valid_replace）操作，每个操作都是瞬时的）

库（data.table）
DT<-as.数据表（dat）
由于您提到LOCF，您可能对
library（'zoo'）；？na.LOCF
感兴趣，我很感激。这就是我正在使用的内容，但如果第一个观察值为空，它会忽略它（例如，它不会为第2列返回任何内容）。而且，它似乎只对每一列单独起作用，所以当我后来使用cbind时，它们的列将具有不同的长度。
library(data.table)

DT< -as.data.table(dat)

replacing <- lapply(DT, function(x)which(is.na(x))[1])

valid_replace <- Filter(Negate(is.na), replacing)

replace_with <- 0.0001

for(i in seq_along(valid_replace)){
  set(DT, i = valid_replace[i], j = names(valid_replace)[i], value = replace_with)
}