优化优化data("airquality") solar.R <- airquality$Solar.R Solar.R1 <- rep(0,length(solar.R)) for (i in 1:length(Solar.R1)) { if(!is.na(solar.R)){ Solar.R1[i] <- solar.R[i] }esle{ Solar.R1[i] <- mean(solar.R[is.na(solar.R[1:(i-1)])]) } }
时间: 2023-04-12 19:01:32 浏览: 63
这段代码的作用是将 airquality 数据集中的 Solar.R 列中的缺失值用前面的非缺失值的均值填充。但是,这段代码有一个小错误,if(!is.na(solar.R)) 应该改为 if(!is.na(solar.R[i]))。正确的代码如下:
data("airquality")
solar.R <- airquality$Solar.R
Solar.R1 <- rep(0,length(solar.R))
for (i in 1:length(Solar.R1)) {
if(!is.na(solar.R[i])){
Solar.R1[i] <- solar.R[i]
}else{
Solar.R1[i] <- mean(solar.R[is.na(solar.R[1:(i-1)])])
}
}
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优化data("airquality") solar.R <- airquality$Solar.R Solar.R1 <- rep(0,length(solar.R)) for (i in 1:length(Solar.R1)) { Solar.R2 <- Solar.R[i:(i-1)] if(!is.na(solar.R[i])){ Solar.R1[i] <- solar.R[i] }else{ Solar.R1[i] <- mean(solar.R[is.na(solar.R[1:(i-1)])]) } }
这段代码的作用是将 airquality 数据集中的 Solar.R 列中的缺失值替换为前面所有非缺失值的平均值,并将结果存储在 Solar.R1 中。优化的方法可以是使用 apply 函数代替 for 循环,如下所示:
Solar.R1 <- apply(X = airquality$Solar.R, MARGIN = 1, FUN = function(x) {
x[is.na(x)] <- mean(x, na.rm = TRUE)
return(x)
})
r语言data.table创建原始 airquality 数据的子集,只包含3列:Month,Day和Solar.R,以及6月、7月的数据,把输出命名为solar
.R.subset。你可以帮我实现吗?
当然可以。您可以使用以下代码:
```
library(data.table)
airqualityDT <- as.data.table(airquality)
solar.R.subset <- airqualityDT[Month %in% c(6,7), .(Month, Day, Solar.R)]
```
这将创建一个名为solar.R.subset的data.table对象,其中仅包含Month,Day和Solar.R列,以及6月和7月的数据。