计算移动窗口中非 na 值最少的滚动平均值答案

【问题标题】：Calculate rolling mean with a minimum number of non-na values in the moving window计算移动窗口中非 na 值最少的滚动平均值
【发布时间】：2022-01-09 21:24:18
【问题描述】：

从这个例子可以看出，计算运行平均值很容易：

data <- data.frame(dats=c(3,4,NA,4,NA,NA,6,NA,8,1,4,NA,2,NA,NA,6,NA,NA,9,5,NA,8,NA,3))
data <- data %>% mutate(rmean = caTools::runmean(dats, 3, endrule="constant"))

但在某些情况下，平均值仅根据数据中唯一的 no-na 值计算得出。如何防止这种情况并指定仅当运行窗口中的一定数量的非 na 值用于均值计算时才获得 runmean？

【问题讨论】：

标签： r mean

【解决方案1】：

如果没有至少 2 个非 NA 使用 rollapply，则 rmean 使用 NA，rmean2 使用两次 runmean 调用来实现，而 rmean3 是问题中计算的值。

library(zoo)

mean2 <- function(x) if (sum(!is.na(x)) >= 2) mean(x, na.rm = TRUE) else NA
data %>% 
 mutate(
   rmean = rollapply(dats, 3, mean2, partial = TRUE) |> na.fill(c("extend", NA)),
   rmean2 = ifelse(runmean(!is.na(dats), 3, endrule = "constant") > 2/3 - 1e-5, 
                 runmean(dats, 3, endrule = "constant"), NA),
   rmean3 = runmean(dats, 3, endrule = "constant"))

给予：

   dats    rmean   rmean2   rmean3
1     3 3.500000 3.500000 3.500000
2     4 3.500000 3.500000 3.500000
3    NA 4.000000 4.000000 4.000000
4     4       NA       NA 4.000000
5    NA       NA       NA 4.000000
6    NA       NA       NA 6.000000
7     6       NA       NA 6.000000
8    NA 7.000000 7.000000 7.000000
9     8 4.500000 4.500000 4.500000
10    1 4.333333 4.333333 4.333333
11    4 2.500000 2.500000 2.500000
12   NA 3.000000 3.000000 3.000000
13    2       NA       NA 2.000000
14   NA       NA       NA 2.000000
15   NA       NA       NA 6.000000
16    6       NA       NA 6.000000
17   NA       NA       NA 6.000000
18   NA       NA       NA 9.000000
19    9 7.000000 7.000000 7.000000
20    5 7.000000 7.000000 7.000000
21   NA 6.500000 6.500000 6.500000
22    8       NA       NA 8.000000
23   NA 5.500000 5.500000 5.500000
24    3 5.500000 5.500000 5.500000

【讨论】：

【解决方案2】：

如果您不介意使用 zoo 库，那么一种解决方案是定义自定义函数：

rolling_mean = function(x) {                                                                 
        ifelse(length(na.omit(x)) > 2, mean(x), "too_many_missing")
}

然后使用rollapply翻转数据集：

library(zoo)
library(dplyr)
data %>% 
    mutate(remean = rollapply(dats, width=3, FUN=rolling_mean,  partial = 2)) %>%
    na.fill(c("extend", NA))

当然，您可以更改自定义函数中的值来改变非NA值的数量。

此外，您可能希望将 "too_many_missing" 字符串更改为 NA 以避免将整列强制转换为字符变量。

   dats           remean
1     3             <NA>
2     4 too_many_missing
3    NA too_many_missing
4     4 too_many_missing
5    NA too_many_missing
6    NA too_many_missing
7     6 too_many_missing
8    NA too_many_missing
9     8 too_many_missing
10    1 4.33333333333333
11    4 too_many_missing
12   NA too_many_missing
13    2 too_many_missing
14   NA too_many_missing
15   NA too_many_missing
16    6 too_many_missing
17   NA too_many_missing
18   NA too_many_missing
19    9 too_many_missing
20    5 too_many_missing
21   NA too_many_missing
22    8 too_many_missing
23   NA too_many_missing
24    3             <NA>

【讨论】：

建议使用 NA 而不是字符串，以便结果保持数字。还可以使用 na.fill(rollapply(...), c("extend", NA)) 将第一个和最后一个非 NA 扩展到末尾。