向量化（非循环）解决方案返回错误的结果（for-loop解决方案返回正确的结果） [英] Vectorized (non-loop) solution returns wrong result (solution with for-loop returns correct result)

问题描述

我有理论上相同的解决方案，一个是向量化解决方案，另一个是for循环。但矢量化的解决方案返回错误的结果，我想明白为什么。解决方案的逻辑很简单：需要用矢量中以前的非NA值替换NA。

$ $ p $ $ $ $ c $＃$ vector
f1 （is.na（x））
x [idx]< -x [ifelse（idx> 1，idx-1，1） ]（b）（b）（b）（b）（b）（b）（b）（b）如果（is.na（x [i]）&&！is.na（x [i-1]））{
x [i] < - x [i-1] （NA，NA，1,2,3，NA，NA，6,7），其中，
f1（v）
＃[1] NA NA 1 2 3 3 NA 6 7
f2（v）
＃[1] NA NA 1 2 3 3 3 6 7

解决方案

这两段代码是不同的。 >

• 第一个将 NA 替换为前一个元素，如果这个不是NA。 li>
  
• 第二个用前一个元素替换 NA ，如果这个元素不是 NA ，但以前的eleme nt可以是之前 NA 替换的结果。
  

哪一个是正确取决于你。第二种行为更难于矢量化，但也有一些已经实现的功能，比如 zoo :: na.locf 。

<或者，如果您只想使用基本软件包，则可以查看此答案。

I have theoretically identical solutions, one is vectorized solution and another is with for-loop. But vectorized solution returns wrong result and I want to understand why. Solution's logic is simple: need to replace NA with previous non-NA value in the vector.

# vectorized
f1 <- function(x) {
    idx <- which(is.na(x))
    x[idx] <- x[ifelse(idx > 1, idx - 1, 1)]
    x
}

# non-vectorized
f2 <- function(x) {
    for (i in 2:length(x)) {
        if (is.na(x[i]) && !is.na(x[i - 1])) {
            x[i] <- x[i - 1]
        }
    }
    x
}

v <- c(NA,NA,1,2,3,NA,NA,6,7)
f1(v)
# [1] NA NA  1  2  3  3 NA  6  7
f2(v)
# [1] NA NA  1  2  3  3  3  6  7

解决方案

The two pieces of code are different.

• The first one replace NA with the previous element if this one is not NA.
• The second one replace NA with the previous element if this one is not NA, but the previous element can be the result of a previous NA substitution.

Which one is correct really depends on you. The second behaviour is more difficult to vectorize, but there are some already implemented functions like zoo::na.locf.

Or, if you only want to use base packages, you could have a look at this answer.

这篇关于向量化（非循环）解决方案返回错误的结果（for-loop解决方案返回正确的结果）的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！