根据观察值之间的差异分配 NA 值答案

【问题标题】：assign NA value based on difference between observations根据观察值之间的差异分配 NA 值
【发布时间】：2014-08-05 18:13:20
【问题描述】：

我是 R 新手，想在代码中寻求帮助。我有一个包含多个变量的数据框“mydata”。但是由于我的一些代码无法正常工作，因此需要对数据进行一些清理。例如，在每分钟的“Temp”列中，一些异常值超出了 28 左右的典型值，例如 0、14、52...

温度 28.5 28.5 28.5 28.5 28.5 28.5 28.5 28.5 28.5 28.5 28.5 28.5 39.8 14 28.5 28.5 38.8 0 28.5 28.5 28.5 28.5 28.5 28.5 28.5 28.6 28.6 52.1 28.6 28.6 28.5 28.4 28.3 28.3 28.2 28.2 28.2 28.2 28.2 0

我想写一个 if then 语句来过滤掉这个数据帧中所有变量的异常值。这个想法是这样的：

for i in length(mydata) {
    if (mydata[,i]-mydata[,i-1]>10)
      mydata[,i] <- NA
}

解释一下，对于任何变量mydata$x，如果观测值x[i]和x[i-1]之间的绝对差值大于10，那么将给x[i]赋一个NA值。

IF THEN 语句对我来说似乎很难。希望任何人都可以通过提供代码来提供帮助。

谢谢。

【问题讨论】：

你能解释一下你过滤掉异常值的实际逻辑吗？ 看起来您可能对diff 感兴趣，但您的问题并不清楚。
@AnandaMahto 谢谢你的问题，我可能没有说清楚。是的，我想我对 diff 语句很感兴趣。具体来说，对于数据框中的所有变量，除了“temp”变量之外，我想编写一个 IF 语句，对于所有 mydata$x[i] 观察，如果 mydata$x[i]-mydata$x[i- 1] > 10，那么 mydata$x[i] 将被分配一个 NA 值。
@Vicki1227 请在下面查看我的答案

标签： r if-statement na

【解决方案1】：

您可以通过以下方式做到这一点：

mydata$Temp <- lapply(mydata$Temp, function(x) if(x<38 & x > 18){x} else{NA}  )

> mydata <- data.frame( Temp = c(28.5, 28.5, 28.5, 28.5, 28.5, 38.8, 0, 28.5, 28.5, 50, 0.2, 0))
> mydata
   Temp
1  28.5
2  28.5
3  28.5
4  28.5
5  28.5
6  38.8
7   0.0
8  28.5
9  28.5
10 50.0
11  0.2
12  0.0
> mydata$Temp <- lapply(mydata$Temp, function(x) if(x<38 & x > 18){x} else{NA}  )
> mydata
   Temp
1  28.5
2  28.5
3  28.5
4  28.5
5  28.5
6    NA
7    NA
8  28.5
9  28.5
10   NA
11   NA
12   NA

【讨论】：

【解决方案2】：

根据您在 cmets 部分中的要求，Temp 的任何值如果与之前的值（正或负）相比变化超过 10 度，都将替换为 NA：

mydata$Temp[c(FALSE, abs(diff(mydata$Temp)) > 10)] <- NA

但是，这不仅消除了异常值。它还排除了简单地从极值恢复正常的值。例如，温度从 28.6 --> 52.1 --> 28.6 变为某个点。通过此替换，值变为 28.6 --> NA --> NA。

如果您只是想消除异常值，我建议排除超出某个“正常”范围的值，例如：

mydata$Temp[mydata$Temp < 18.6 | mydata$Temp > 38.6] <- NA

【讨论】：

谢谢，但是除了“temp”变量之外，还有其他方法可以同时处理多个变量吗？当观察值与前一个观察值之间的差异大于 10 时，我想将 NA 值分配给数据框中的所有观察值。
如果绝对值大于10，是否要改为NA，还是只在变化为+10时才改为NA？
abs值大于10
当我看到您打算使用哪些变量时，我会回复您关于多个变量的评论