每组 7 天移动平均线 - R

Question

我有多个分类值的每日数据，存储为数据框：

YYYYMM    Date         ID    Count
201401    01/01/2014   A     151
201401    01/01/2014   B     68
201401    01/01/2014   C     487
201401    02/01/2014   A     198
201401    02/01/2014   B     97
201401    02/01/2014   C     403

我正在尝试使用 ggplot 根据实际值绘制移动平均值。

我想做的是在我的数据框中创建第 5 列，其中包含平均值。

我已经尝试过这个解决方案（在这里找到：Constructing moving average over a categorical variable in R）

df$Mean<-0
library(plyr)
library(zoo)
ddply(
      df, "ID",
       transform,
        df$Mean<-rollmean(Count, 7, na.pad=TRUE)
     )

它可以工作，但它会计算我的数据框中每一列的平均值，并在现有的数据框中创建另一个数据框，所以我最终得到这样的结果：

YYYYMM  Date        ID  Count  Mean.YYYYMM  Mean.Date   Mean.ID  Mean.Count
201401  01/01/2014  A   151    201401       01/01/2014  B        58.90
201401  01/01/2014  B   68     201401       01/01/2014  B        62.05
201401  01/01/2014  C   487    201401       01/01/2014  B        61.84
201401  02/01/2014  A   198    201401       01/01/2014  B        58.02
201401  02/01/2014  B   97     201401       01/01/2014  B        57.65
201401  02/01/2014  C   403    201401       01/01/2014  B        59.65

当我尝试绘制这个时

for (var in unique(df$ID))
{
ggplot(df[df$ID==var,], aes(x=Date)) +
        geom_line(aes(y=Count),color="blue") +
        geom_line(aes(y=Mean$Count),color="grey",linetype="dashed") +
        facet_wrap(~ID) +
        theme_bw()
}

我收到一条错误消息。我想知道我在这里缺少什么，或者是否有其他方法可以解决这个问题？

Answer 1

您没有提供足够的数据来创建组内的每周滚动平均值，但原则上它可以这样工作：

library(tidyverse)
library(zoo)

my_data <- my_data %>% 
  group_by(ID) %>% 
  mutate(roll_mean = rollmean(Count, 2, na.pad = T))

使用 dplyr 你 group_by 你的 ID 变量，然后使用滚动平均值创建一个新列。然后你可以用标准的ggplot2-syntax 来绘制它：

ggplot(my_data, aes(Date, Count, group = 1)) +
  geom_line(colour = "blue") +
  geom_point(colour = "blue") +
  geom_point(aes(y = roll_mean), colour = "red") +
  facet_wrap(~ID)
#> Warning: Removed 3 rows containing missing values (geom_point).

数据

zzz <- "YYYYMM    Date         ID    Count
201401    01/01/2014   A     151
201401    01/01/2014   B     68
201401    01/01/2014   C     487
201401    02/01/2014   A     198
201401    02/01/2014   B     97
201401    02/01/2014   C     403"

my_data <- read_table(zzz)