在R中替换现有矩阵中的随机值

Question

在R中替换现有矩阵中的随机值

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我有一个现有的矩阵，希望以随机均匀的方式将一些现有值替换为NA。

我尝试使用以下方法，但只替换了392个值为NA，而不是我预期的452个。我做错了什么？

N <- 452

ind1 <- (runif(N,2,length(macro_complet$Sod)))

macro_complet$Sod[ind1] <- NA

summary(macro_complet$Sod)
    Min.  1st Qu.   Median     Mean  3rd Qu.     Max.     NA's 
  0.3222   0.9138   1.0790   1.1360   1.3010   2.8610 392.0000

我的数据长这个样子

> str(macro_complet)
'data.frame':   1504 obs. of  26 variables:
 $ Sod                     : num  8.6 13.1 12 13.8 12.9 10 7 14.8 11.3 4.9 ...
 $ Azo                     : num  2 1.7 2.2 1.9 1.89 1.61 1.72 2.1 1.63 2 ...
 $ Cal                     : num  26 28.1 24 28.5 24.5 24 17.4 26.6 24.8 10.5 ...
 $ Bic                     : num  72 82 81 84 77 68 66 81 70 37.8 ...
 $ DBO                     : num  3 2.2 3 2.7 3.3 3 3.2 2.9 2.8 2 ...
 $ AzoK                    : num  0.7 0.7 0.9 0.8 0.7 0.7 0.7 0.9 0.7 0.7 ...
 $ Orho                    : num  0.3 0.2 0.31 0.19 0.19 0.2 0.16 0.24 0.2 0.01 ...
 $ Ammo                    : num  0.12 0.16 0.15 0.13 0.19 0.22 0.19 0.16 0.17 0.08 ...
 $ Carb                    : num  0.3 0.3 2 0.3 0.3 0.3 0.3 0.3 0.3 0.5 ...
 $ Ox                      : num  10.2 9.7 9.8 9.6 9.7 9.1 9.1 8.1 9.7 10.6 ...
 $ Mag                     : num  5.5 6.5 6.3 7 6.4 5.1 6 6.7 5.7 2 ...
 $ Nit                     : num  4.2 4.7 5.7 4.6 4.2 3.5 4.9 4.5 4.2 2.8 ...
 $ Matsu                   : num  17 9 24 15 17 19 20 19 13 3.9 ...
 $ Tp                      : num  10.5 9.7 11.9 12 12.9 11.2 12.8 13.7 11.5 10.6 ...
 $ Co                      : num  3 3.45 3.3 3.54 2.7 2.7 3.3 3.49 2.8 1.8 ...
 $ Ch                      : num  17 24 22 28 25 19 13 28 23 6.4 ...
 $ Cu                      : num  25 15 20 20 15 20 15 15 20 15 ...
 $ Po                      : num  3.5 3.8 4 3.6 3.8 3.7 3 4.2 3.7 0.4 ...
 $ Ph                      : num  0.2 0.17 0.2 0.14 0.18 0.2 0.17 0.17 0.17 0.01 ...
 $ Cnd                     : int  226 275 285 295 272 225 267 283 251 61 ...
 $ Txs                     : num  93 88 89 86 87 88 84 80 91 94 ...
 $ Niti                    : num  0.06 0.09 0.07 0.06 0.08 0.07 0.08 0.11 0.1 0.01 ...
 $ Dt                      : num  9 9.7 9 10.2 8 8 7 9.4 8.5 3 ...
 $ H                       : num  7.6 7.7 7.6 7.7 7.55 7.4 7.3 7.5 7.5 7.6 ...
 $ Dco                     : int  17 12 15 13 15 20 16 14 12 7 ...
 $ Sf                      : num  22 20.5 18 22.2 22.1 21 11.6 21.7 21.9 6.8 ...

我也尝试只针对单个变量做这件事，但结果相同。

我使用以下命令将数据框转换为矩阵：

as.matrix(n1)

然后我仅替换了一个变量的一些值

N <- 300

ind <- (runif(N,1,length(n1$Sodium)))

n1$Sodium[ind] <- NA

然而，使用summary()我观察到只有262个值被替换了，而不是预期的300个。我做错了什么？

summary(n1$Sodium)
    Min.  1st Qu.   Median     Mean  3rd Qu.     Max.     NA's 
  0.3222   0.8976   1.0790   1.1320   1.3010   2.8610 262.0000

- Eva Serrano

3个回答

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你必须在正确的位置应用 runif，即 vec 的索引。（目前的方式是，你要求 R 从 NA 到 NA 的均匀分布中绘制随机数，这当然没有意义，所以它会返回 NaN。）

改为尝试：

        N  <-  5                                   # the number of random values to replace
      inds <- round ( runif(N, 1, length(vec)) )   # draw random values from [1, length(vec)]
 vec[inds] <- NA                                   # use the random values as indicies to vec, for which to replace

请注意，使用 round(.) 不是必需的，因为 [[ 会接受数字，但它们默认会被向下取整，这比均匀分布略低一些。

- Ricardo Saporta

将此应用于一个特定的列时，它替换了要替换的350个值中的336个，您有什么想法是我做错了什么吗？ N <- 375
inds <- (runif(N,1,length(vec$Sodium))) vec$Sodium[inds] <- NA - Eva Serrano

Eva，请查看@Roman-Lustrik的评论。您需要使用您的代码和示例数据编辑您的问题。或者，您可以打开一个新问题作为对此问题的跟进。 - Ricardo Saporta

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我们可以使用。

vec[sample(seq_along(vec), 4, replace = FALSE)] <- NA

- akrun

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对于我的需求来说，这个解决方案对我来说是最好的，因为它保证了我得到了恰好数量的随机选择元素。 - WinzarH

网页内容由stack overflow 提供, 点击上面的

可以查看英文原文，
原文链接

- Roman Luštrik · Accepted Answer

尝试这个。它将在不重复地均匀抽样矩阵中（因此不会选择相同的值并替换两次）。如果您想要其他分布，可以使用prob参数修改权重（请参见?sample）。

vec <- matrix(1:25, nrow = 5)
vec[sample(1:length(vec), 4, replace = FALSE)] <- NA

vec
     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,]   NA    6   NA   16   NA
[2,]   NA    7   12   17   22
[3,]    3    8   13   18   23
[4,]    4    9   14   19   24
[5,]    5   10   15   20   25