Rのデータフレームの両端にある連続したゼロを置換する

Question

データフレームの最初と最後の列のゼロをNAに置き換える必要がありますが、最初/最後のゼロを置き換えるときは、その特定の行に存在する連続するゼロ。例のデータフレームを考える：

df <- data.frame(a = c(1,0,1,0,1,1,1,0,1,1,1), 
       b = c(1,1,1,0,1,1,1,0,1,1,1), 
       c = c(1,0,1,1,1,0,1,0,1,1,1), 
       d = c(1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1), 
       e = c(1,0,1,0,1,1,1,1,1,1,1), 
       f = c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1)) 
df 

私はそれを返す必要があります。事前に

df.result <- data.frame(a = c(1,NA,1,NA,1,1,1,NA,1,1,1), 
         b = c(1,1,1,NA,1,1,1,NA,1,1,1), 
         c = c(1,0,1,1,1,0,1,NA,1,1,1), 
         d = c(1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1), 
         e = c(1,0,1,0,1,1,1,1,1,1,1), 
         f = c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,NA,1)) 
df.result 

感謝を。

all.equal(df, df.result) 
#[1] TRUE 

---

：

idx <- t(apply(df != 0, 1, function(x) cumsum(x) == 0 | rev(cumsum(rev(x)) == 0))) 
df[idx] <- NA 

結果は、ご希望の出力に等しい：

Answer 1

もう一つの方法は、これapply回避し、行上で動作：

g<-lapply(df,"==",0) 
df[do.call(cbind,Reduce("&",g,accumulate=TRUE)) | do.call(cbind,Reduce("&",g,accumulate=TRUE,right=TRUE))]<-NA 
identical(df,df.result) 
#[1] TRUE 

迅速なベンチマーク：

docendo<-function(df) { 
    idx <- t(apply(df != 0, 1, function(x) cumsum(x) == 0 | rev(cumsum(rev(x)) == 0))) 
    df[idx] <- NA 
    df 
} 

nicola<-function(df) { 
    g<-lapply(df,"==",0) 
    df[do.call(cbind,Reduce("&",g,accumulate=TRUE)) | do.call(cbind,Reduce("&",g,accumulate=TRUE,right=TRUE))]<-NA 
    df 
} 

lmo<-function(df) { 
    reps.first <- max.col(df, ties.method = "first") - 1 
    reps.last <- max.col(df, ties.method = "last") 
    fill.last <- length(df)-reps.last 
    is.na(df[cbind(rep(seq_len(nrow(df))[reps.first > 0], reps.first[reps.first > 0]), 
       sequence(reps.first))]) <- TRUE 
    is.na(df[cbind(rep(seq_len(nrow(df))[fill.last > 0], fill.last[fill.last > 0]), 
       length(df)-(sequence(fill.last) - 1))]) <- TRUE 
    df 
} 
#create a bigger dataset 
df<-df[rep(1:nrow(df),each=10000),] 
system.time(res<-docendo(df)) 
# user system elapsed 
# 2.088 0.020 2.145 
system.time(res2<-nicola(df)) 
# user system elapsed 
# 0.016 0.000 0.017 
identical(res,res2) 
#[1] TRUE 
system.time(res3<-lmo(df)) 
# user system elapsed 
# 0.222 0.000 0.265 
identical(res2,res3) 
#[1] TRUE 

Answer 2

我々は最初のNAのデータをサブセット化して割り当てるために使用される論理行列を構築する次の解決方法を試してみてくださいあなたがパフォーマンス/メモリを心配している場合は、最初の列と最後の列の行を0で計算し、2番目の手順はthosだけにするという2つの方法でこれを行うこともできます行。サイドノートとして

idx1 <- rowSums(df[,c(1, ncol(df))] == 0)>0 
idx2 <- t(apply(df[idx1,] != 0, 1, function(x) cumsum(x) == 0 | rev(cumsum(rev(x)) == 0))) 
df[idx1,][idx2] <- NA 

---

あなたは（私はインデックスを作成することを好むが）以下を使用している場合、あなたはまた、インデックスを作成するための中間ステップをスキップすることができます

is.na(df) <- t(apply(df != 0, 1, function(x) cumsum(x) == 0 | rev(cumsum(rev(x)) == 0))) 

Answer 3

ここでは、埋めるために、各行の要素を識別するmax.colを使用した後のNAを埋めるために、マトリックスのサブセットとis.na<-を使用する他の基地R法です。マトリックスは、repとsequenceを使用して塗りつぶします。

# get the last of the 0 values from first column 
reps.first <- max.col(df, ties.method = "first") - 1 
# get the last of the 0 values starting with last column 
reps.last <- max.col(df, ties.method = "last") 
fill.last <- length(df)-reps.last 

# fill in from first column 
is.na(df[cbind(rep(seq_len(nrow(df))[reps.first > 0], reps.first[reps.first > 0]), 
       sequence(reps.first))]) <- TRUE 
# fill in from last column 
is.na(df[cbind(rep(seq_len(nrow(df))[fill.last > 0], fill.last[fill.last > 0]), 
       length(df)-(sequence(fill.last) - 1))]) <- TRUE 

all.equal(df, df.result) 
[1] TRUE