R时间序列-三个月三个月的百分比变化

Question

我在 R 中有一个时间序列 (df)，我想为其计算不同时期的百分比变化:

month  x 
Jan   1
Feb   4
Mar   5
Apr   3
May   1
Jun   2

我可以使用以下方法计算系列的每月百分比变化:

df <- df %>% 
mutate(mom_pct = (count/lag(count)*100-100))

这导致

month  x mom_pct 
Jan   1       NA 
Feb   4      300
Mar   5       25
Apr   3      -40
May   1   -66.67
Jun   2      100

但是，我不知道如何计算三个月的百分比变化(即最后三个月的总和除以前三个月)。我尝试了以下方法:

df <- df %>% 
mutate("3mo3m_pct" = (rollapplyr(count, 3, sum, fill = NA)/rollapplyr(lag(count, -3), 3, mean, fill = NA))*100-100)

但这会返回错误 - x n 必须是非负整数标量，而不是长度为 1 的 double 向量。

Answer 1

定义一个 pct 函数并在 rollapplyr 中使用它:

library(dplyr)
library(zoo)

pct <- function(x) 100 * (sum(tail(x, 3)) / sum(head(x, 3)) - 1)
df %>% mutate(pct = rollapplyr(x, 6, pct, fill = NA))

注意事项

可重现形式的输入

Lines <- "month  x 
Jan   1
Feb   4
Mar   5
Apr   3
May   1
Jun   2"
df <- read.table(text = Lines, header = TRUE, strip.white = TRUE)