测试后插入 NA

Question

我有一个包含两列时间和信号的 data.frames 列表。 data.frames 是定期采样过程的 GC 色谱分析结果。

我想比较一下我收集到的 gc 数据。

我编写了一个函数来将时间和峰面积转换为百分比面积（不包括溶剂峰）和相对保留时间。

由于过程的性质，不同的 GC 具有不同的峰数，因此比较并不简单。杂质出现在我工艺的不同部分，因此会产生额外的峰值。

我想查看我的列表并找到最长的相对保留时间向量（没问题）。我想使用最长的向量作为比较器，并将 NA 值放置在与比较器同时出现但未出现在其他 data.frames 中的相对保留时间。

因此以下相对保留时间列表的结果，

prac  <- list(a=c(0.203,0.305,0.444,0.780,1.000,1.101,1.403),
          b=c(0.201,0.306,0.442,0.778,1.000,1.101,1.208,1.401))

其中 b 是比较器向量，应该是这样的

0.203 0.305 0.444 0.780 1.000 1.101 NA    1.403
0.201 0.306 0.442 0.778 1.000 1.101 1.208 1.401

谁能建议我如何开始？

我的第一个想法是 for 循环，但我认为这行不通。请注意，有时需要超过 1 个 NA 值。

（如果我能解决这个问题，我计划将百分比面积与所有色谱图的比较器相对保留时间进行比较）。

Answer 1

这是一种只有一个缺失值的解决方案（蛮力）：

prac  <- list(a=c(0.203,0.305,0.444,0.780,1.000,1.101,1.403),
              b=c(0.201,0.306,0.442,0.778,1.000,1.101,1.208,1.401))


NA.index <- which(abs(prac$b[1:length(prac$a)] - prac$a) > 0.05)
newlist.a <- c(prac$a[1:NA.index-1], NA, prac$a[NA.index])

这里应该是可生成的（取决于您的数据的实际结构）：

prac  <- list(a=c(0.203,0.305,0.444,0.780,1.000,1.101,1.403),
              b=c(0.201,0.306,0.442,0.778,1.000,1.101,1.208,1.401))

for(i in seq_along(prac$a)) {
    if(abs(prac$b[i] - prac$a[i]) < 0.05) {
        prac$a[i] <- prac$a[i]
    } else {
        prac$a[i+1] <- prac$a[i]
        prac$a[i] <- NA
    }
}

如果您不提供另一个可重复的示例，很难说出如何将其推广到具有多个 NA 的示例，因为现在我只是在黑暗中挖掘您的数据结构