R中的连续独立方式（不使用滑动窗口）答案

【问题标题】：Consecutive independent means (not using sliding window) in RR中的连续独立方式（不使用滑动窗口）
【发布时间】：2012-12-30 23:24:44
【问题描述】：

我想计算类似于滚动平均值或移动平均值的东西，但不通过滑动窗口这样做。例如，对于以下一组数字，我希望在 5 组下方显示平均值：

 1,2,3,4,5,1,2,4,5,6,7,8,1,2,3,1,1,3,2,1    
|    3    |   3.6   |   4.2   |   1.6   |  //mean of every 5 numbers

我知道 TTR 库中的 movingAverages 和 rollmean 函数都使用滑动窗口，因此执行以下操作相当简单：

d <- c(1,2,3,4,5,1,2,4,5,6,7,8,1,2,3,1,1,3,2,1)
m <- rollmean(d,5)
m[seq(1,length(m),5)]
> [1] 3.0 3.6 4.2 1.6

但是我有一个大型数据集，必须有一种更有效的方法来计算它......有什么想法吗？我假设有一个函数可以做到这一点，但我想不出这种平均值叫什么。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

如果我理解正确，你可以这样做：

x <- c(1,2,3,4,5,1,2,4,5,6,7,8,1,2,3,1,1,3,2,1)

colMeans(matrix(x, nrow=5))
3.0 3.6 4.2 1.6

这是做什么的：

由于这是对向量的单个操作（矩阵本身就是向量），因此速度应该非常快。例如，对于 1000 万个元素的向量：

x <- runif(1e7)
system.time(colMeans(matrix(x, nrow=5)))
   user  system elapsed 
   0.05    0.02    0.07

【讨论】：

【解决方案2】：

只是为了好玩，这里是你可以用tapply做到这一点的方法

tapply(x, rep(seq(length(x)/5),each=5), mean)
##   1   2   3   4 
## 3.0 3.6 4.2 1.6

这很容易适用于长度不能被 5 整除的向量：

x <- c(x, 2)
tapply(x, head(rep(seq(ceiling(length(x)/5)), each=5),length(x)), mean)
##   1   2   3   4   5 
## 3.0 3.6 4.2 1.6 2.0

【讨论】：