0

NAを含むいくつかの列を持つdata.frameがあります。ファーンズワースが提案した次の関数をすべての列に対して実行したいと思います。

hpfilter = function(x,lambda=1600){
   eye <- diag(length(x))
   result <- solve(eye+lambda*crossprod(diff(eye,lag=1,d=2)),x)
   return(result)
 }

私はそうします：

test <- as.data.frame(sapply(vectorOfColumnNames,function(X) hpfilter(mydf[,X])))

どの列にもNAが含まれていない限り、これは正常に機能します。関数に を追加するna.omitと、同じ量の NA で引き続きうまく機能します。

しかし、どうすればすべての列を真に独自に処理し、最後に data.frame (入力に NA がある場所に NA を含む) で終わることができますか?

編集:関数を適用して実行すると、長さが異なるベクトルになるという問題に対する一般的な解決策があるかどうか疑問に思います。data.tableおそらく、インデックス作成で可能なことと似たようなものです。

4

1 に答える 1

4

あなたが何を望んでいるかは私には完全には明らかではありませんが、試してみます。

サンプルデータを作成してみましょう。matrixではなく aを使用していることに注意してくださいdata.frame。列名を明示的に繰り返す必要がなくなり、コードが大幅に簡素化されました。

m = matrix(runif(100), 10, 10)
apply(m, 2, hpfilter)

そして、いくつかの値を導入しNAます:

m[sample(1:10, 2), sample(1:10, 2)] <- NA
apply(m, 2, hpfilter)

関数を微調整するとhpfilter結果が得られます。探しているものは次のとおりです。

hpfilter = function(x,lambda=1600, na.omit = TRUE) {
   if(na.omit) {
      na_values = is.na(x)
      if(any(na_values)) x = x[-which(na_values)]
   }
   eye <- diag(length(x))
   result <- solve(eye+lambda*crossprod(diff(eye,lag=1,d=2)),x)
   for(idx in which(na_values)) result = append(result, NA, idx - 1) # reinsert NA values
   return(result)
 }

基本的に、NAはデータセットから引き裂かれます。次に、ハイパス フィルタはNA、次の時間または前の時間などの周囲の値に基づきます。その後、NAが再導入されます。これが の処理方法であるかどうかを慎重に検討する必要がありますNA。連続する が多数ある場合は、NA離れた時系列の断片にハイパス フィルターを適用し始めます。

出力：

> m
           [,1]       [,2]       [,3]        [,4]      [,5]      [,6]
 [1,] 0.3492249 0.13243768         NA 0.302102537 0.4229100 0.5922950
 [2,] 0.2933371 0.20001802 0.03145775 0.429109073 0.9597172 0.9490127
 [3,] 0.7040072 0.49672438 0.22093906 0.323518480 0.4842678 0.4081306
 [4,] 0.9072993 0.86930200 0.52859786 0.122859661 0.1841663 0.5389729
 [5,] 0.3236061 0.38602856 0.46249498 0.866068888 0.6981199 0.9766099
 [6,] 0.4878379 0.31511419         NA 0.807535084 0.6563737 0.0419552
 [7,] 0.3244131 0.34287848 0.31360175 0.821228400 0.5989790 0.6631735
 [8,] 0.3758025 0.39728965 0.64960319 0.283663049 0.9054992 0.8160815
 [9,] 0.4485784 0.06440579 0.67518605 0.815575767 0.1479089 0.6391120
[10,] 0.9061172 0.16812244 0.86293095 0.005075972 0.6736308 0.7574890
             [,7]       [,8]      [,9]       [,10]
 [1,]          NA 0.02125704 0.7029417 0.490146887
 [2,] 0.353827474 0.40482437 0.2102700 0.351850122
 [3,] 0.778491744 0.32676623 0.6709055 0.953126856
 [4,] 0.825446342 0.24411303 0.4939415 0.026877439
 [5,] 0.264156057 0.30620799 0.0474103 0.505411467
 [6,]          NA 0.63995093 0.6155766 0.736349958
 [7,] 0.048948805 0.96751061 0.9697167 0.005304793
 [8,] 0.733419331 0.85554984 0.7438209 0.581133546
 [9,] 0.823691194 0.74550281 0.0635690 0.903188495
[10,] 0.009001798 0.74201923 0.3516963 0.904093070
> apply(m, 2, hpfilter)
           [,1]      [,2]      [,3]      [,4]      [,5]      [,6]      [,7]
 [1,] 0.4337716 0.4101083        NA 0.4239194 0.5762643 0.6178718        NA
 [2,] 0.4512989 0.3950404 0.1219334 0.4367185 0.5756097 0.6219962 0.5909609
 [3,] 0.4687735 0.3797990 0.2209373 0.4494414 0.5748593 0.6261047 0.5593590
 [4,] 0.4860436 0.3640885 0.3198847 0.4620073 0.5741572 0.6303856 0.5276089
 [5,] 0.5031048 0.3476868 0.4187190 0.4742566 0.5735911 0.6348910 0.4956993
 [6,] 0.5202157 0.3306871        NA 0.4858177 0.5730049 0.6396161        NA
 [7,] 0.5375230 0.3132068 0.5175141 0.4965640 0.5723201 0.6447694 0.4638051
 [8,] 0.5551529 0.2953536 0.6163712 0.5065697 0.5715107 0.6501860 0.4319566
 [9,] 0.5730986 0.2772537 0.7152643 0.5161124 0.5705671 0.6557125 0.3999246
[10,] 0.5912411 0.2590969 0.8141878 0.5253298 0.5696884 0.6612990 0.3676684
           [,8]      [,9]     [,10]
 [1,] 0.1423571 0.5362741 0.3871990
 [2,] 0.2276829 0.5253623 0.4217619
 [3,] 0.3129329 0.5145546 0.4563892
 [4,] 0.3981423 0.5037583 0.4911015
 [5,] 0.4833547 0.4929783 0.5262298
 [6,] 0.5685175 0.4822135 0.5618152
 [7,] 0.6534674 0.4711843 0.5978857
 [8,] 0.7380857 0.4596942 0.6345782
 [9,] 0.8224501 0.4478587 0.6716594
[10,] 0.9067115 0.4359704 0.7088627
于 2012-08-29T11:13:06.527 に答える