r - 使用 rollapply 和 zoo 计算一列变量的滚动平均值-6ren

r - 使用 rollapply 和 zoo 计算一列变量的滚动平均值

转载作者：行者123 更新时间：2023-12-03 12:35:26

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我想计算“sp”列中所有变量的滚动平均值。这是我的数据示例:

the_date    sp  wins
01-06--2012 1   305
02-06--2012 1   276
03-06--2012 1   184
04-06--2012 1   248
05-06--2012 1   243
06-06--2012 1   363
07-06--2012 1   272
01-06--2012 2   432
02-06--2012 2   369
03-06--2012 2   302
04-06--2012 2   347
05-06--2012 2   357
06-06--2012 2   331
07-06--2012 2   380
01-06--2012 3   1
02-06--2012 3   2
03-06--2012 3   3
04-06--2012 3   2
05-06--2012 3   0
06-06--2012 3   2
07-06--2012 3   0

我想要的是在数据中添加一列，为每个 sp 提供超过 3 天的移动平均值。所以以下输出是我想要的:

the_date    sp  wins    SMA_wins
01-06--2012 1   305     305.00
02-06--2012 1   276     290.50
03-06--2012 1   184     255.00
04-06--2012 1   248     236.00
05-06--2012 1   243     225.00
06-06--2012 1   363     284.67
07-06--2012 1   272     292.67
01-06--2012 2   432     432.00
02-06--2012 2   369     400.50
03-06--2012 2   302     367.67
04-06--2012 2   347     339.33
05-06--2012 2   357     335.33
06-06--2012 2   331     345.00
07-06--2012 2   380     356.00
01-06--2012 3   1       1.00
02-06--2012 3   2       1.50
03-06--2012 3   3       2.00
04-06--2012 3   2       2.33
05-06--2012 3   0       1.67
06-06--2012 3   2       1.33
07-06--2012 3   0       0.67

我正在使用rollapply。

df <- group_by(df, sp)
df_zoo <- zoo(df$wins, df$the_date) 
mutate(df, SMA_wins=rollapplyr(df_zoo, 3, mean,  align="right", partial=TRUE))

如果我在特定的 sp 上过滤我的数据，它会完美运行。

当我按 sp 分组时如何使这项工作？

谢谢

最佳答案

你可以这样做:

library(dplyr)
library(zoo)

df %>% group_by(sp) %>%
       mutate(SMA_wins=rollapplyr(wins, 3, mean, partial=TRUE))

看起来您使用了 df和 df_zoo在您的 mutate电话把事情搞砸了。

关于r - 使用 rollapply 和 zoo 计算一列变量的滚动平均值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/33769770/

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