重新排序向量时将 NA 值保持在其原始位置

Question

我有一大组数据，我想使用 R 中的 sample() 函数以 12 个一组的形式重新排序，以生成可以用来执行排列测试的随机数据集。但是，此数据具有无法收集数据的NA 字符，我希望它们在数据被洗牌时保持在各自的原始位置。

目前，NAs 与所有其他值随机混排。例如，其中 example.data 是一个由 12 个值组成的示例集：

example.data <- c(0.33, 0.12, NA, 0.25, 0.47, 0.83, 0.90, 0.64, NA, NA, 1.00, 0.42)

sample(example.data, replace = F, prob = NULL)

[1] 0.64  0.83  NA  0.33  0.47  0.90  0.25  NA  0.12  0.42  1.00  NA

而合适的重新排序是：

[1] 0.64  0.83  NA  0.33  0.47  0.90  0.25  0.12  NA  NA  0.42  1.00

有没有简单的方法来做到这一点？

感谢您的帮助！

这已经解决了，但我有一个延伸的问题

由此扩展，如果我有一组长度为 24 的数据，我将如何分别重新排序第一组和第二组 12 个值？

例如，从第一个例子扩展而来的向量：

example.data <- c(0.33, 0.12, NA, 0.25, 0.47, 0.83, 0.90, 0.64, NA, NA, 1.00, 0.42, 0.73, NA, 0.56, 0.12, 1.0, 0.47, NA, 0.62, NA, 0.98, NA, 0.05)

example.data[1:12] 和 example.data[13:24] 在各自的组中分别随机播放。

我尝试将此解决方案应用于的代码如下：

shuffle.data = function(input.data,nr,ns){
simdata <- input.data
  for(i in 1:nr){
    start.row <- (ns*(i-1))+1
    end.row   <- start.row + actual.length[i] - 1
    newdata = sample(input.data[start.row:end.row], size=actual.length[i], replace=F)
    simdata[start.row:end.row] <- newdata
  }
  return(simdata)}

其中 input.data 是原始输入数据 (example.data)； nr 是组数（2），ns 是每个样本的大小（12）； actual.length 是每个组的长度，不包括存储在向量中的 NA（上例中的 actual.length <- c(9, 8)）。

再次感谢您的帮助！

Answer 1

这就是你要找的吗？

example.data[!is.na(example.data)] <- sample(example.data[!is.na(example.data)], replace = F, prob = NULL)

Answer 2

我们可以通过创建索引来尝试使用非 NA 元素

i1 <- which(!is.na(example.data))
example.data[i1] <- example.data[sample(i1)]
example.data
#[1] 0.25 0.64   NA 0.83 0.12 1.00 0.42 0.47   NA   NA 0.33 0.90