将负值替换为零

Question

我们希望将数组中的所有值设置为负值。

我尝试了很多东西，但还没有找到可行的解决方案。 我想到了一个带有条件的for循环，但这似乎不起作用。

#pred_precipitation is our array
pred_precipitation <-rnorm(25,2,4)     

for (i in nrow(pred_precipitation))
{
  if (pred_precipitation[i]<0) {pred_precipitation[i] = 0}
  else{pred_precipitation[i] = pred_precipitation[i]}
}

Answer 1

感谢可重复的例子。这是非常基本的R东西。您可以分配给矢量的选定元素（注意数组有尺寸，你给出的是矢量而不是数组）：

> pred_precipitation[pred_precipitation<0] <- 0
> pred_precipitation
 [1] 1.2091281 0.0000000 7.7665555 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.5151504 0.0000000 1.8281251
[10] 0.5098688 2.8370263 0.4895606 1.5152191 4.1740177 7.1527742 2.8992215 4.5322934 6.7180530
[19] 0.0000000 1.1914052 3.6152333 0.0000000 0.3778717 0.0000000 1.4940469

基准战争

@James找到了一种更快的方法并将其留在评论中。我支持他，只是因为我知道他的胜利将是短暂的。

首先，我尝试编译，但这似乎没有帮助任何人：

p <- rnorm(10000)
gsk3 <- function(x) { x[x<0] <- 0; x }
jmsigner <- function(x) ifelse(x<0, 0, x)
joshua <- function(x) pmin(x,0)
james <- function(x) (abs(x)+x)/2
library(compiler)
gsk3.c <- cmpfun(gsk3)
jmsigner.c <- cmpfun(jmsigner)
joshua.c <- cmpfun(joshua)
james.c <- cmpfun(james)

microbenchmark(joshua(p),joshua.c(p),gsk3(p),gsk3.c(p),jmsigner(p),james(p),jmsigner.c(p),james.c(p))
           expr      min        lq    median        uq      max
1     gsk3.c(p)  251.782  255.0515  266.8685  269.5205  457.998
2       gsk3(p)  256.262  261.6105  270.7340  281.3560 2940.486
3    james.c(p)   38.418   41.3770   43.3020   45.6160  132.342
4      james(p)   38.934   42.1965   43.5700   47.2085 4524.303
5 jmsigner.c(p) 2047.739 2145.9915 2198.6170 2291.8475 4879.418
6   jmsigner(p) 2047.502 2169.9555 2258.6225 2405.0730 5064.334
7   joshua.c(p)  237.008  244.3570  251.7375  265.2545  376.684
8     joshua(p)  237.545  244.8635  255.1690  271.9910  430.566

但是等等！德克写了这个Rcpp的东西。一个完整的C ++无能读取他的JSS论文，适应他的例子，并编写它们的最快功能吗？亲爱的听众，请继续关注。

library(inline)
cpp_if_src <- '
  Rcpp::NumericVector xa(a);
  int n_xa = xa.size();
  for(int i=0; i < n_xa; i++) {
    if(xa[i]<0) xa[i] = 0;
  }
  return xa;
'
cpp_if <- cxxfunction(signature(a="numeric"), cpp_if_src, plugin="Rcpp")
microbenchmark(joshua(p),joshua.c(p),gsk3(p),gsk3.c(p),jmsigner(p),james(p),jmsigner.c(p),james.c(p), cpp_if(p))
         expr      min        lq    median        uq       max
1   cpp_if(p)    8.233   10.4865   11.6000   12.4090    69.512
2     gsk3(p)  170.572  172.7975  175.0515  182.4035  2515.870
3    james(p)   37.074   39.6955   40.5720   42.1965  2396.758
4 jmsigner(p) 1110.313 1118.9445 1133.4725 1164.2305 65942.680
5   joshua(p)  237.135  240.1655  243.3990  250.3660  2597.429

这是肯定的，船长。

即使您未分配输入p，也会修改输入cpp_ifclone_src <- ' Rcpp::NumericVector xa(Rcpp::clone(a)); int n_xa = xa.size(); for(int i=0; i < n_xa; i++) { if(xa[i]<0) xa[i] = 0; } return xa; ' cpp_ifclone <- cxxfunction(signature(a="numeric"), cpp_ifclone_src, plugin="Rcpp") 。如果你想避免这种行为，你必须克隆：

{{1}}

不幸的是，它扼杀了速度优势。

Answer 2

我会使用pmax因为ifelse有时会有点慢，而子集替换会创建一个额外的向量（这可能是大数据集的问题）。

set.seed(21)
pred_precipitation <- rnorm(25,2,4)
p <- pmax(pred_precipitation,0)

子集替换是迄今为止最快的：

library(rbenchmark)
gsk3 <- function(x) { x[x<0] <- 0; x }
jmsigner <- function(x) ifelse(x<0, 0, x)
joshua <- function(x) pmin(x,0)
benchmark(joshua(p), gsk3(p), jmsigner(p), replications=10000, order="relative")
         test replications elapsed relative user.self sys.self
2     gsk3(p)        10000   0.215 1.000000     0.216    0.000
1   joshua(p)        10000   0.444 2.065116     0.416    0.016
3 jmsigner(p)        10000   0.656 3.051163     0.652    0.000

Answer 3

或者您也可以使用ifelse：

ifelse(pred_precipitation < 0, 0, pred_precipitation)

Answer 4

如果主要对象是小标题或数据框，则也可以使用整齐的包。与阿里·弗里德曼（Ari B. Friedman）提出的替代方案相比，该替代方案可以“即时”写入并结合其他突变。

使用dplyr和%>%管道的示例如下所示：

df %>% mutate(varA = if_else(varA < 0, 0, varA))

您可以在mutate()语句中添加其他突变（即新变量）。我在这种类型的编码中看到的一个优点是，您不会冒跳过或重新执行单个转换步骤的风险，因为它们全部归为一个语句。 例如，通过在RStudio中添加%>% View()，您已经可以预览结果。但是，结果尚未存储在任何地方（“即时”）。这样，您可以在更改代码时保持名称空间/环境的整洁。