我有一个很大的data.table，其中有许多缺失值分散在它的 ~200k 行和 200 列中。我想尽可能有效地将这些 NA 值重新编码为零。
我看到两个选项：
1：转换为 data.frame，并使用类似这样
的东西
2：某种很酷的 data.table 子设置命令
我会对类型 1 的相当有效的解决方案感到满意。转换为 data.frame 然后再转换回 data.table 不会花费太长时间。
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200
这是一个使用data.table运算符的解决方案:=，基于 Andrie 和 Ramnath 的答案。
require(data.table) # v1.6.6
require(gdata) # v2.8.2
set.seed(1)
dt1 = create_dt(2e5, 200, 0.1)
dim(dt1)
[1] 200000 200 # more columns than Ramnath's answer which had 5 not 200
f_andrie = function(dt) remove_na(dt)
f_gdata = function(dt, un = 0) gdata::NAToUnknown(dt, un)
f_dowle = function(dt) { # see EDIT later for more elegant solution
na.replace = function(v,value=0) { v[is.na(v)] = value; v }
for (i in names(dt))
eval(parse(text=paste("dt[,",i,":=na.replace(",i,")]")))
}
system.time(a_gdata = f_gdata(dt1))
user system elapsed
18.805 12.301 134.985
system.time(a_andrie = f_andrie(dt1))
Error: cannot allocate vector of size 305.2 Mb
Timing stopped at: 14.541 7.764 68.285
system.time(f_dowle(dt1))
user system elapsed
7.452 4.144 19.590 # EDIT has faster than this
identical(a_gdata, dt1)
[1] TRUE
请注意，f_dowle 通过引用更新了 dt1。如果需要本地副本，则需要显式调用该copy函数来制作整个数据集的本地副本。data.table 的setkey，key<-并且:=不要写时复制。
接下来，让我们看看 f_dowle 把时间花在了哪里。
Rprof()
f_dowle(dt1)
Rprof(NULL)
summaryRprof()
$by.self
self.time self.pct total.time total.pct
"na.replace" 5.10 49.71 6.62 64.52
"[.data.table" 2.48 24.17 9.86 96.10
"is.na" 1.52 14.81 1.52 14.81
"gc" 0.22 2.14 0.22 2.14
"unique" 0.14 1.36 0.16 1.56
... snip ...
在那里，我将专注于na.replace和is.na，那里有一些矢量副本和矢量扫描。通过编写一个小的 na.replace C 函数可以很容易地消除这些问题，该函数NA通过向量中的引用进行更新。我认为这至少可以将 20 秒缩短一半。任何 R 包中都存在这样的功能吗？
失败的原因f_andrie可能是因为它复制了整个dt1，或者创建了一个与整个 一样大的逻辑矩阵dt1，几次。其他 2 种方法一次只处理一列（尽管我只是简要地看了一下NAToUnknown）。
编辑（Ramnath 在评论中要求的更优雅的解决方案）：
f_dowle2 = function(DT) {
for (i in names(DT))
DT[is.na(get(i)), (i):=0]
}
system.time(f_dowle2(dt1))
user system elapsed
6.468 0.760 7.250 # faster, too
identical(a_gdata, dt1)
[1] TRUE
我希望我一开始就这样做！
EDIT2（一年多后，现在）
还有set(). 如果有很多列被循环通过，这可能会更快，因为它避免[,:=,]了循环调用的（小）开销。set是一个可循环的:=. 见?set。
f_dowle3 = function(DT) {
# either of the following for loops
# by name :
for (j in names(DT))
set(DT,which(is.na(DT[[j]])),j,0)
# or by number (slightly faster than by name) :
for (j in seq_len(ncol(DT)))
set(DT,which(is.na(DT[[j]])),j,0)
}
于 2011-08-30T20:33:51.933 回答
41
这是我能想到的最简单的一个：
dt[is.na(dt)] <- 0
它高效，无需编写函数和其他胶水代码。
于 2016-10-12T13:09:46.427 回答
23
用于此目的的专用函数 (nafill和setnafill) 在data.table包中提供（版本 >= 1.12.4）：
它并行处理列，非常好地解决了之前发布的基准，低于它的时间与迄今为止最快的方法，并且还使用 40 核机器进行了扩展。
library(data.table)
create_dt <- function(nrow=5, ncol=5, propNA = 0.5){
v <- runif(nrow * ncol)
v[sample(seq_len(nrow*ncol), propNA * nrow*ncol)] <- NA
data.table(matrix(v, ncol=ncol))
}
f_dowle3 = function(DT) {
for (j in seq_len(ncol(DT)))
set(DT,which(is.na(DT[[j]])),j,0)
}
set.seed(1)
dt1 = create_dt(2e5, 200, 0.1)
dim(dt1)
#[1] 200000 200
dt2 = copy(dt1)
system.time(f_dowle3(dt1))
# user system elapsed
# 0.193 0.062 0.254
system.time(setnafill(dt2, fill=0))
# user system elapsed
# 0.633 0.000 0.020 ## setDTthreads(1) elapsed: 0.149
all.equal(dt1, dt2)
#[1] TRUE
set.seed(1)
dt1 = create_dt(2e7, 200, 0.1)
dim(dt1)
#[1] 20000000 200
dt2 = copy(dt1)
system.time(f_dowle3(dt1))
# user system elapsed
# 22.997 18.179 41.496
system.time(setnafill(dt2, fill=0))
# user system elapsed
# 39.604 36.805 3.798
all.equal(dt1, dt2)
#[1] TRUE
于 2019-02-03T15:32:08.260 回答
16
library(data.table)
DT = data.table(a=c(1,"A",NA),b=c(4,NA,"B"))
DT
a b
1: 1 4
2: A NA
3: NA B
DT[,lapply(.SD,function(x){ifelse(is.na(x),0,x)})]
a b
1: 1 4
2: A 0
3: 0 B
仅供参考，与 gdata 或 data.matrix 相比速度较慢，但仅使用 data.table 包，可以处理非数字条目。
于 2015-07-20T22:18:28.493 回答
11
这是包中使用的解决NAToUnknown方案gdata。我使用 Andrie 的解决方案创建了一个巨大的数据表，并且还包含了与 Andrie 解决方案的时间比较。
# CREATE DATA TABLE
dt1 = create_dt(2e5, 200, 0.1)
# FUNCTIONS TO SET NA TO ZERO
f_gdata = function(dt, un = 0) gdata::NAToUnknown(dt, un)
f_Andrie = function(dt) remove_na(dt)
# COMPARE SOLUTIONS AND TIMES
system.time(a_gdata <- f_gdata(dt1))
user system elapsed
4.224 2.962 7.388
system.time(a_andrie <- f_Andrie(dt1))
user system elapsed
4.635 4.730 20.060
identical(a_gdata, g_andrie)
TRUE
于 2011-08-30T17:36:41.957 回答
6
我的理解是，在 R 中快速操作的秘诀是利用向量（或数组，它们是引擎盖下的向量。）
在这个解决方案中，我使用了 a data.matrixwhich is anarray但行为有点像 a data.frame。因为它是一个数组，所以可以使用一个非常简单的向量替换来替换NAs：
删除NAs 的一个小辅助函数。本质是一行代码。我这样做只是为了测量执行时间。
remove_na <- function(x){
dm <- data.matrix(x)
dm[is.na(dm)] <- 0
data.table(dm)
}
一个小辅助函数来创建data.table给定大小的 a。
create_dt <- function(nrow=5, ncol=5, propNA = 0.5){
v <- runif(nrow * ncol)
v[sample(seq_len(nrow*ncol), propNA * nrow*ncol)] <- NA
data.table(matrix(v, ncol=ncol))
}
小样本演示：
library(data.table)
set.seed(1)
dt <- create_dt(5, 5, 0.5)
dt
V1 V2 V3 V4 V5
[1,] NA 0.8983897 NA 0.4976992 0.9347052
[2,] 0.3721239 0.9446753 NA 0.7176185 0.2121425
[3,] 0.5728534 NA 0.6870228 0.9919061 NA
[4,] NA NA NA NA 0.1255551
[5,] 0.2016819 NA 0.7698414 NA NA
remove_na(dt)
V1 V2 V3 V4 V5
[1,] 0.0000000 0.8983897 0.0000000 0.4976992 0.9347052
[2,] 0.3721239 0.9446753 0.0000000 0.7176185 0.2121425
[3,] 0.5728534 0.0000000 0.6870228 0.9919061 0.0000000
[4,] 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.1255551
[5,] 0.2016819 0.0000000 0.7698414 0.0000000 0.0000000
于 2011-08-29T21:31:14.470 回答
5
为了完整起见，将 NA 替换为 0 的另一种方法是使用
f_rep <- function(dt) {
dt[is.na(dt)] <- 0
return(dt)
}
为了比较结果和时间，我结合了迄今为止提到的所有方法。
set.seed(1)
dt1 <- create_dt(2e5, 200, 0.1)
dt2 <- dt1
dt3 <- dt1
system.time(res1 <- f_gdata(dt1))
User System verstrichen
3.62 0.22 3.84
system.time(res2 <- f_andrie(dt1))
User System verstrichen
2.95 0.33 3.28
system.time(f_dowle2(dt2))
User System verstrichen
0.78 0.00 0.78
system.time(f_dowle3(dt3))
User System verstrichen
0.17 0.00 0.17
system.time(res3 <- f_unknown(dt1))
User System verstrichen
6.71 0.84 7.55
system.time(res4 <- f_rep(dt1))
User System verstrichen
0.32 0.00 0.32
identical(res1, res2) & identical(res2, res3) & identical(res3, res4) & identical(res4, dt2) & identical(dt2, dt3)
[1] TRUE
因此，新方法比所有其他方法稍慢f_dowle3但更快。但老实说，这违背了我对 data.table 语法的直觉，我不知道为什么会这样。有人可以启发我吗？
于 2015-10-15T08:16:55.840 回答
3
使用fifelse最新data.table版本 1.12.6 中的功能，它甚至比包NAToUnknown中的速度快 10 倍gdata：
z = data.table(x = sample(c(NA_integer_, 1), 2e7, TRUE))
system.time(z[,x1 := gdata::NAToUnknown(x, 0)])
# user system elapsed
# 0.798 0.323 1.173
system.time(z[,x2:= fifelse(is.na(x), 0, x)])
# user system elapsed
# 0.172 0.093 0.113
于 2019-11-07T15:17:07.110 回答
3
要推广到许多列，您可以使用这种方法（使用以前的示例数据但添加一列）：
z = data.table(x = sample(c(NA_integer_, 1), 2e7, TRUE), y = sample(c(NA_integer_, 1), 2e7, TRUE))
z[, names(z) := lapply(.SD, function(x) fifelse(is.na(x), 0, x))]
虽然没有测试速度
于 2020-02-20T13:59:00.807 回答
1
> DT = data.table(a=LETTERS[c(1,1:3,4:7)],b=sample(c(15,51,NA,12,21),8,T),key="a")
> DT
a b
1: A 12
2: A NA
3: B 15
4: C NA
5: D 51
6: E NA
7: F 15
8: G 51
> DT[is.na(b),b:=0]
> DT
a b
1: A 12
2: A 0
3: B 15
4: C 0
5: D 51
6: E 0
7: F 15
8: G 51
>
于 2016-03-20T13:12:06.297 回答