ベクトルの場合、すべての値がNA（または何らかの値）である過去のインデックスを決定します

Question

したがって、調査の複数の管理の問題に対処するための調査データがあります）。私は例のX1とX2を持っていると言う、そのために、同じ人物によって行われ、私は私がX1で最初のNAを特定したい、x1は最初に発生した知ることができることを考えると

x1 <- c(1:35, rep(NA, 65)) 
x2 <- c(-1:-95, rep(NA, 5)) 

（ここでは、すでにベクトルとして引き出さ）それ以降のすべてのエントリはNA（36桁）なので、ケースを組み合わせて第1インプレッションのみを表すデータを生成することができます。

私はこれを行うために私を可能にする機能を見つけるしたいと思います：

に相当、ここで出力が得られ

n <- {function that computes this value} 
x <- c(x1[1:(n-1)], x2[n:length(x2)]) 

：

c(1:35, -36:-95, rep(NA, 5)) 

length(na.omit(x1)) + 1のようなアプローチがあるとして、動作しません。終了点の前にNAになることがあり、インデックス作成を混乱させる。例えば、それはまだ、これはNAのためにうまく動作する必要が指数36であれば

x1 <- c(1:12, NA, 13:35, rep(NA, 65)) 

97％を見つける必要があるだろうが、一般的な解決策は、あまりにも、素晴らしいことだ（つまり、も「一致」か何か可能性が何か同様に、必要に応じて。

Answer 1

あなたはほとんどあなた自身でクエリを解決しました。これを試してください

x3 <- c(x1[1:(head(which(is.na(x1)),1) - 1)], x2[head(which(is.na(x1)),1):length(x2)]) 

私はあなたが機能に変換することを望みます。

Answer 2

データあなたの質問から

x1 <- c(1:35, rep(NA, 65)) 
x2 <- c(-1:-95, rep(NA, 5)) 
n <- max(which(diff(is.na(x1)) == 1)) 
c(x1[1:n-1], x2[n:length(x2)]) 

# [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 
# [24] 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 -35 -36 -37 -38 -39 -40 -41 -42 -43 -44 -45 -46 
# [47] -47 -48 -49 -50 -51 -52 -53 -54 -55 -56 -57 -58 -59 -60 -61 -62 -63 -64 -65 -66 -67 -68 -69 
# [70] -70 -71 -72 -73 -74 -75 -76 -77 -78 -79 -80 -81 -82 -83 -84 -85 -86 -87 -88 -89 -90 -91 -92 
# [93] -93 -94 -95 NA NA NA NA NA 

もう一つの例：rleとして

x1 <- c(1:35, rep(NA, 35), 1:20, rep(NA, 10)) 
x2 <- c(-1:-95, rep(NA, 5)) 
n <- max(which(diff(is.na(x1)) == 1)) 
c(x1[1:n-1], x2[n:length(x2)]) 
# [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 
# [24] 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 
# [47] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 
# [70] NA 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 -90 -91 -92 
# [93] -93 -94 -95 NA NA NA NA NA 

Answer 3

ランレングス符号化を使用して

n <- with(rle(is.na(x1)), lengths[length(lengths) -1 ] + 1) 

x <- c(x1[1:(n-1)], x2[n:length(x2)]) 

# [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 
# [30] 30 31 32 33 34 35 -36 -37 -38 -39 -40 -41 -42 -43 -44 -45 -46 -47 -48 -49 -50 -51 -52 -53 -54 -55 -56 -57 -58 
# [59] -59 -60 -61 -62 -63 -64 -65 -66 -67 -68 -69 -70 -71 -72 -73 -74 -75 -76 -77 -78 -79 -80 -81 -82 -83 -84 -85 -86 -87 
# [88] -88 -89 -90 -91 -92 -93 -94 -95 NA NA NA NA NA 

ランの長さを与えますNA（または指定したとおり）です。そして、あなたはこれは非常に単純なifelseで解決することができるこれらのランの最後を使いたいので、私たちは最後の実行の出発点を選ぶことができます

> rle(is.na(x1)) 
Run Length Encoding 
    lengths: int [1:2] 35 65 
    values : logi [1:2] FALSE TRUE 

Answer 4

：

x3 = ifelse(is.na(x1),x2,x1) 

結果：

> x3 
    [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 
[14] 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 
[27] 27 28 29 30 31 32 33 34 35 -36 -37 -38 -39 
[40] -40 -41 -42 -43 -44 -45 -46 -47 -48 -49 -50 -51 -52 
[53] -53 -54 -55 -56 -57 -58 -59 -60 -61 -62 -63 -64 -65 
[66] -66 -67 -68 -69 -70 -71 -72 -73 -74 -75 -76 -77 -78 
[79] -79 -80 -81 -82 -83 -84 -85 -86 -87 -88 -89 -90 -91 
[92] -92 -93 -94 -95 NA NA NA NA NA 

これは、x1の最後の有効なエントリの前にNAを持たない場合に機能します。この場合、前のNAはユーザーが質問をスキップしたことを意味する可能性があります。あなたがX1内の前のNASに保存しておきたい場合は、操作を行います。

lastValidX1 = max(which(!is.na(x1))) 
x3 = c(x1[1:lastValidX1] , x2[(lastValidX1+1):length(x2)]) 

例：

x1 <- c(1:19,NA,21:35, rep(NA, 65)) 
x2 <- c(-1:-95, rep(NA, 5)) 

lastValidX1 = max(which(!is.na(x1))) 
x3 = c(x1[1:lastValidX1] , x2[(lastValidX1+1):length(x2)]) 

> x3 
    [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 
[14] 14 15 16 17 18 19 NA 21 22 23 24 25 26 
[27] 27 28 29 30 31 32 33 34 35 -36 -37 -38 -39 
[40] -40 -41 -42 -43 -44 -45 -46 -47 -48 -49 -50 -51 -52 
[53] -53 -54 -55 -56 -57 -58 -59 -60 -61 -62 -63 -64 -65 
[66] -66 -67 -68 -69 -70 -71 -72 -73 -74 -75 -76 -77 -78 
[79] -79 -80 -81 -82 -83 -84 -85 -86 -87 -88 -89 -90 -91 
[92] -92 -93 -94 -95 NA NA NA NA NA 

> lastValidX1 
[1] 35