r语言 - 是否可以跳过运算符"+" NA 值？

Question

我想用R计算一个方程。我不想使用函数sum因为它返回 1 个值。我想要完整的值向量。

x = 1:10
y = c(21:29,NA)
x+y
[1] 22 24 26 28 30 32 34 36 38 NA
x = 1:10
y = c(21:30)
x+y
[1] 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40

我不想：

sum(x,y, na.rm = TRUE)
[1] 280

它不返回向量。

这是一个玩具示例，但我有一个更复杂的方程，使用长度为 84647 元素的多个向量。

这是我的意思的另一个例子：

x = 1:10
y = c(21:29,NA)
z = 11:20
a = c(NA,NA,NA,30:36)
5 +2*(x+y-50)/(x+y+z+a) 
[1]       NA       NA       NA 4.388889 4.473684 4.550000 4.619048 4.681818 4.739130       NA

Answer 1

1(%+% 定义自定义 + 运算符：

`%+%` <- function(x, y)  mapply(sum, x, y, MoreArgs = list(na.rm = TRUE))
5 + 2 * (x %+% y - 50) / (x %+% y %+% z %+% a)

给：

[1] 3.303030 3.555556 3.769231 4.388889 4.473684 4.550000 4.619048 4.681818
[9] 4.739130 3.787879

以下是一些简单的例子：

1 %+% 2
## [1] 3
NA %+% 2
## [1] 2
2 %+% NA
## [1] 2
NA %+% NA
## [1] 0

2( na2zero另一种可能性是定义一个将 NA 映射到 0 的函数，如下所示：

na2zero <- function(x) ifelse(is.na(x), 0, x)
X <- na2zero(x)
Y <- na2zero(y)
Z <- na2zero(z)
A <- na2zero(a)
5 + 2 * (X + Y - 50) / (X + Y + Z + A)

给：

[1] 3.303030 3.555556 3.769231 4.388889 4.473684 4.550000 4.619048 4.681818
[9] 4.739130 3.787879

3(结合以上将(1(与(2(中的思想相结合的变体是：

X <- x %+% 0
Y <- y %+% 0
Z <- z %+% 0
A <- a %+% 0
5 + 2 * (X + Y - 50) / (X + Y + Z + A)

4( numeric0类 我们可以定义一个自定义类"numeric0"用它自己的 + 运算符：

as.numeric0 <- function(x) structure(x, class = "numeric0")
`+.numeric0` <- `%+%`
X <- as.numeric0(x)
Y <- as.numeric0(y)
Z <- as.numeric0(z)
A <- as.numeric0(a)
5 + 2 * (X + Y - 50) / (X + Y + Z + A)

注：使用的输入是问题中的输入，即：

x = 1:10
y = c(21:29,NA)
z = 11:20
a = c(NA,NA,NA,30:36)

Answer 2

使用rowSums：

为了详细说明我的评论，您可以连接向量，然后将计算应用于结果矩阵。这是您在问题末尾提供的示例的解决方案;

5 + 2 * (rowSums(cbind(x,y), na.rm = T)-50)/(rowSums(cbind(x,y,z,a), na.rm = T))
#  [1] 3.303030 3.555556 3.769231 4.388889 4.473684 4.550000 4.619048 4.681818 
#  [9] 4.739130 3.787879

更换NA：

我在这里看到了替换向量中NA的想法的解决方案;我认为这也会有所帮助：

y[is.na(y)] <- 0 #indexing NA values and replacing with zero

Answer 3

您可以使用ifelse()

x = 1:10
y = c(21:29,NA)
x+y
[1] 22 24 26 28 30 32 34 36 38 NA
x + ifelse(is.na(y), 0, y)
[1] 22 24 26 28 30 32 34 36 38 10

Answer 4

DATA

x = 1:10
y = c(21:29,NA)
x+y
# [1] 22 24 26 28 30 32 34 36 38 NA

1

foo1 = function(...){
return(rowSums(cbind(...), na.rm = TRUE))
}
foo1(x, y)
# [1] 22 24 26 28 30 32 34 36 38 10

阿拉伯数字

foo2 = function(...){
Reduce('+', lapply(list(...), function(x) replace(x, is.na(x), 0)))
}
foo2(x, y)
# [1] 22 24 26 28 30 32 34 36 38 10

Answer 5

只为拉夫：

x=1:10
y=c(21:29, NA)
"[<-"(x, is.na(x), 0) + "[<-"(y, is.na(y), 0)
# [1] 22 24 26 28 30 32 34 36 38 10

这再次说明了R中的所有内容都是函数的事实(并且还表明R解释器足够聪明，可以在需要时将字符串转换为函数(。

语法上加糖：

na.zero <- function(x)
{
"[<-"(x, is.na(x), 0)
}
na.zero(x) + na.zero(y)
# [1] 22 24 26 28 30 32 34 36 38 10

更广泛适用的版本：

na.replace <- function(x, value)
{
"[<-"(x, is.na(x), value)
}
na.replace(x, 1) * na.replace(x, 1)
# [1]   1   4   9  16  25  36  49  64  81 100