计算缺失数据表示的范围-R

我有一个数据集，其中的值表示列中的位置（这是SNPs/基因组学工作）

我试图找出一种方法来计算每段缺失数据的距离（“间隙”-如下所示为NA）。例如，1466-1650=184

我也想计算连续观测的延伸，但我猜，一旦我解决了第一个问题，这将相对容易。例如，1450-1466=16

以下是一个关于数据组织方式的示例：

1450
1466
NA
NA
1650
1654
1943
NA
2568

---

这个问题与我的下一期尝试分析数据集中的所有样本相关-循环分析每个样本-请

希望类似的内容能有所帮助：

选择非空行，然后查找它们之间的差异，然后将它们附加到不包括第一个索引的数据

nonEmptyRows<-which(!is.na(df$data))
df[nonEmptyRows[-1], "gaps"]<-diff(df$data[nonEmptyRows])

 data gaps
 1450   NA
 1466   16
   NA   NA
   NA   NA
 1650  184
 1654    4
 1943  289
   NA   NA
 2568  625

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nonEmptyRows您可以使用
rle
功能（运行长度编码）执行此操作。像这样的

vec <- c(1450,1466,NA,NA,1650,1654,1943,NA,2568) #your data

rl <- rle(is.na(vec)) #rle on whether values are NA

然后你可以像这样算出间隙长度

gaps <- vec[cumsum(rl$lengths)[rl$values]+1] - #upper bound of each NA group
        vec[c(1,cumsum(rl$lengths))[rl$values]] #lower bound

gaps
[1] 184 625

谢谢！是否有办法将间隙长度（即NAs之后的第一个值-例如184）和连续长度（4+289）提取到单独的列中？谢谢！我正试图用continuous制作另一个专栏，使用：rl2计算出来，以防有人需要（PS单次观察报告为NA）：cont
gaps <- vec[cumsum(rl$lengths)[rl$values]+1] - #upper bound of each NA group
        vec[c(1,cumsum(rl$lengths))[rl$values]] #lower bound

gaps
[1] 184 625