将矩阵 <0.1 中的所有值替换为 0

Posted 2023-03-11

【中文标题】将矩阵 <0.1 中的所有值替换为 0

【英文标题】：Replace all values in a matrix <0.1 with 0

【发布时间】：2012-03-15 10:14:25

【问题描述】：

我有一个来自空气质量模型的颗粒物浓度估计矩阵（2601 x 58）。因为现实生活中的空气质量监测器无法测量到低于 0.1 ug/L，所以我需要将矩阵中所有 <0.1 的值替换为零/NA/null 值。

有人建议ifelse(test, true, false) 有一个合乎逻辑的陈述，但是当我尝试这样做时，它会删除所有内容。

【问题讨论】：

关于用什么替换负值或零值的问题是一个有趣的问题。因为很多模型都是基于 log(y) 构建的，所以我经常将它们替换为正常下限和零之间的中点。 （可能是 stats.exchange 上最好的次要问题。）

@Dwin，对该评论 +1。我想看看第二个问题，它是 crossvalidated.com 上的答案

这是一个有趣的评论——我明白你在说什么......作为上下文，我在急诊科数据（人口流行病学研究）的回归中使用这些值。为什么用 0 替换

@mEvans：很有趣。 “零膨胀”是处理太多零的模型的术语，因此您很可能正在创建需要分析以正确处理“零膨胀数据”的数据情况

这个问题的任何data.frame解决方案？

【参考方案1】：

我想你会发现'ifelse' 不是一个向量运算（它实际上是一个循环），所以它比等效向量慢几个数量级。 R 支持向量运算，这就是为什么 apply、mapply、sapply 在某些计算中速度快的原因。

小数据集，不是问题，但如果你有一个长度为 100k 或更长的数组，你可以在任何涉及循环的方法下做一顿烤肉。

下面的代码应该可以工作。

对于矢量

minvalue <- 0
X[X < minvalue] <- minvalue

对于数据框或矩阵。

minvalue <- 0
n <- 10 #change to whatever.
columns <- c(1:n)
X[X[,columns] < minvalue,columns] <- minvalue

另一种快速方法，通过 pmax 和 pmin 函数，这将条目限制在 0 和 1 之间，您可以将矩阵或数据框作为第一个参数没有问题。

ulbound <- function(v,MAX=1,MIN=0) pmin(MAX,pmax(MIN,v))

【参考方案2】：

data.frame 解决方案：

if(!require(plyr))
    install.packages("plyr")

rm.neg<-colwise(function(x)
  return(ifelse(x < 0.1, 0, x)))

rm.neg(data.frame(mat))

PS：rm.neg的代码可以提取和简化，这样就不需要调用plyr，plyr是用来创建colwise函数的。

【参考方案3】：

其他等效方法：

让：

M=matrix(rnorm(10*10), 10, 10)

蛮力（教育）

for (i in 1:nrow(M)) 
    for (j in 1:ncol(M)) if (M[i,j]<0.1 & !is.na(M[i,j]) ) M[i,j]=NA
    

如果 M 中有缺失值 (NA)，则省略 !is.na 会出错。

另一种方式：在包car中使用recode：

library(car)
recode(M, "lo:0.099999=NA")

这里不能指定严格的不等式，所以这就是为什么会有一堆 9。放更多的 9 会变成 0.1。 lo 是 recode 的一种方便，它给出了最小值（去除 NA）。

【参考方案4】：

只是为了提供一个（在我看来）有趣的替代方案：

如果您需要限制值以使它们永远不会小于某个值，您可以使用pmax：

set.seed(42)
m <- matrix(rnorm(100),10)

m <- pmax(m, 0) # clamp negative values to 0

...这在您的情况下不太适用，因为您希望值

【参考方案5】：

ifelse 应该可以工作：

mat <- matrix(runif(100),ncol=5)
mat <- ifelse(mat<0.1,NA,mat)

但我会选择 Harlan 的答案而不是我的答案。

mat[mat < 0.1] <- NA

【讨论】：

ifelse 的问题是它似乎把我的矩阵变成了一个向量......我能以某种方式将它重新塑造成一个矩阵吗？

@mEvans 它不适合我！如果我粘贴我的代码，我会返回矩阵...但是是的，您始终可以使用matrix(mat) 将vector 转换为matrix。查看matrix 的所有可选参数。但是，就像我在回答中所说的那样，我认为 Harlan 的回答是最好的。

【参考方案6】：

X[X < .1] <- 0

（或 NA，虽然在这种情况下 0 听起来更合适。）

矩阵只是具有维度的向量，因此在分配给它们时可以将它们视为向量。在这种情况下，您将在 X 上创建一个布尔向量来指示小值，并将右侧分配给每个为 TRUE 的元素。

【讨论】：

您可以只对某些列执行此操作吗？当我在整个矩阵上运行它时，它会替换其他列中的其他值（如日期和时间等）。

对于 cols 的子集，您可以使用：X[, c(1,3,5)] <- apply(X[, c(1,3,5)], 2, function(x) ifelse(x < 0.1, 0, x))（对于第 1、3 和 5 列）。

@mEvans：如果您在不同的列中有不同类型的数据，这意味着您可能有一个数据框，而不是矩阵。这些是 R 中不同的小动物，尽管许多操作都适用于两者。您应该在做任何其他事情之前检查您的数据集是什么，因为这可能会在以后为您节省很多痛苦。

@jbaums 适用于矩阵，但不适用于向量。例如，案例 X[,1]（仅使用 1 列）失败，因为 dim(X[,1]) = NULL。困扰我的是函数描述说它适用于向量（有长度，但没有维度）和矩阵（有长度和维度）。

@GuilhermeSalomé - 您可以添加 drop=FALSE 以确保它适用于单个列。