R移动平均函数来处理较小窗口大小的值答案

【问题标题】：R moving average function to deal with values less window sizeR移动平均函数来处理较小窗口大小的值
【发布时间】：2017-09-21 17:37:13
【问题描述】：

按照this 的回答，我使用了移动平均函数，窗口大小为 2、3 和 4。

require(zoo)
#MOVING AVERAGE FUNCTION
get.mav <- function(df, n = 2){
  if(length(df) < n){
    return(df)
  } 
  c(df[1:(n-1)],rollapply(df,width = n, mean, align="right"))
}

#DATA FRAME (dummy)
ID <- c("d","b","a","a","c","e","b","d","b","b")
Value <- c(4,5,5,3,2,1,6,9,5,5)
df <-data.frame(ID,Value)

# FUNCTION IMPLEMENTATION
df <- with(df,df[order(ID),])
df$mav2 <- unlist(aggregate(Value~ID,df,get.mav,na.action = NULL,n=2)$Value) 
df$mav3 <- unlist(aggregate(Value~ID,df,get.mav,na.action = NULL,n=3)$Value) 
df$mav4 <- unlist(aggregate(Value~ID,df,get.mav,na.action = NULL,n=4)$Value) 

#OUTPUT
ID  Value   mav2    mav3    mav4
a   5   5   5   5
a   3   4   3   3
b   5   5   5   5
b   6   5.5 6   6
b   5   5.5 5.3 5
b   5   5   5.3 5.25
c   2   2   2   2
d   4   4   4   4
d   9   6.5 9   9
e   1   1   1   1

函数get.mav 完全按照它应该的方式工作。我想改变这个功能，这样

对于大小为 3 的窗口，如果 df 长度为 2，则取这两个元素的平均值，而不是简单地返回 df。

对于大小为 4 的窗口类似，如果长度为 3 或 2，则取这三个或两个元素的平均值，而不是简单地返回 df。

我尝试了 if 语句，但比较无法正常工作。任何帮助将不胜感激。

谢谢。

【问题讨论】：

标签： r dplyr zoo

【解决方案1】：

对于每个宽度，使用 ave 以通过 ID 调用 rollapplyr。 partial = TRUE in rollapplyr 导致它平均开始附近的部分点数。

library(zoo)

roll <- function(x, group, w) {
   ave(x, group, FUN = function(x) rollapplyr(x, w, mean, partial = TRUE))
}

transform(df[order(df$ID), ], 
   mav2 = roll(Value, ID, 2), 
   mav3 = roll(Value, ID, 3), 
   mav4 = roll(Value, ID, 4)
)

或者：

w <- 2:4
names(w) <- paste0("mav", w)

with(df[order(df$ID), ],
   data.frame(ID, Value, lapply(w, roll, x = Value, group = ID), check.names = FALSE)
)

两者都给出：

   ID Value mav2     mav3     mav4
1   a     5  5.0 5.000000 5.000000
2   a     3  4.0 4.000000 4.000000
3   b     5  5.0 5.000000 5.000000
4   b     6  5.5 5.500000 5.500000
5   b     5  5.5 5.333333 5.333333
6   b     5  5.0 5.333333 5.250000
7   c     2  2.0 2.000000 2.000000
8   d     4  4.0 4.000000 4.000000
9   d     9  6.5 6.500000 6.500000
10  e     1  1.0 1.000000 1.000000

更新：已修复。

【讨论】：