在向量中找到 n 个最接近位置 t 的非 NA 值

Question

对于那些有 R 经验的人来说，这可能是一个简单的问题，但这是我（新手）正在努力解决的问题...

我有两个向量示例，它们对于我要解决的问题是常见的，A 和 B：

A <- c(1,3,NA,3,NA,4,NA,1,7,NA,2,NA,9,9,10)
B <- c(1,3,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,2,NA,9)

#and three scalars
R <- 4
t <- 5
N <- 3

还有第四个标量，n，其中 0<=n<=N。一般来说，N <= R.

我想找到 n 最接近 t 的非 NA 值，使它们落在以 t 为中心的半径 R 内。即，搜索半径 R 包含 R+1 个值。例如A，搜索半径序列为(3,NA,3,NA,4,NA,1)，其中t=NA，搜索半径序列中的中间值

预期答案可以是 A 的两个结果之一：

answerA1 <- c(3,4,1)

或

answerA2 <- c(3,4,3)

B 的预期答案：

answerB <- c(1,3)

我如何才能以最省时 space 的方式完成这项任务？欢迎使用衬垫、环等。如果非要选一个，那是速度！

提前致谢！

注：

对于这种情况，我了解到第三个最接近的非 NA 值可能涉及为第三个值选择落在 t 右侧或左侧的首选项（如所示以上两个可能的答案）。我对这个值是落在 t 的左边还是右边没有偏好，但是，如果有办法让它随机发生，（第三个值是落在右边还是左边）那将是理想的（但是，同样，这不是必需的）。

Answer 1

是这样的吗？

thingfinder <- function(A,R,t,n) {
  left <- A[t:(t-R-1)]
  right <- A[t:(t+R+1)]
  leftrightmat <- cbind(left,right)
  raw_ans <- as.vector(t(leftrightmat))
  ans <- raw_ans[!is.na(raw_ans)]
  return(ans[1:n])
}

thingfinder(A=c(1,3,NA,3,NA,4,NA,1,7,NA,2,NA,9,9,10), R=3, t=5, n=3)
##  [1] 3 4 3

这当然会优先考虑左侧。

Answer 2

一个相对简短的解决方案是：

orderedA <- A[order(abs(seq_len(length(A)) - t))][seq_len(R*2)]
n_obj <- min(sum(is.na(orderedA)), N, length(na.omit(orderedA)))
res <- na.omit(orderedA)[seq_len(n_obj)]

res
#[1] 3 4 3

进一步分解步骤如下：

顺序A，通过与感兴趣位置的绝对距离，t。
- 代码为：A[order(abs(seq_len(length(A)) - t))]
子集到第一个 R*2 元素（因此这将得到 R 内 t 两侧的元素。
- 代码为： [seq_len(R*2)]
获取第min(N, # of non-NA, len of non-NA)个元素
- 代码为： min(sum(is.na(orderedA)), N, length(na.omit(orderedA)))
放弃 NA
- 代码为： na.omit()
取第3步中确定的第一个元素（以较小者为准）
- 代码为： [seq_len(n_obj)]

Answer 3

如果对其他人有帮助，@Mike H. 还为我提供了 return 与所需向量元素相关联的索引 positions 的解决方案 res:

A <- setNames(A, seq_len(length(A)))

orderedA <- A[order(abs(seq_len(length(A)) - t))][seq_len(R*2)]

n_obj <- min(sum(is.na(orderedA)), N, length(na.omit(orderedA)))

res <- na.omit(orderedA)[seq_len(n_obj)]

positions <- as.numeric(names(res))

在向量中找到 n 个最接近位置 t 的非 NA 值

Find n closest non-NA values to position t in vector

r

vector

closest