我试着用R来计算矩阵中一系列值的移动平均值。R中似乎没有一个内置函数可以让我计算移动平均线。有任何软件包提供这样的服务吗?还是需要我自己写?
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事实上，RcppRoll非常好。
cantdutchthis发布的代码必须在窗口的第四行进行修正:
ma <- function(arr, n=15){
res = arr
for(i in n:length(arr)){
res[i] = mean(arr[(i-n+1):i])
}
res
}
这里给出了另一种处理缺失的方法。
第三种方法，改进cantdutch这段代码来计算部分平均与否，如下:
ma <- function(x, n=2,parcial=TRUE){
res = x #set the first values
if (parcial==TRUE){
for(i in 1:length(x)){
t<-max(i-n+1,1)
res[i] = mean(x[t:i])
}
res
}else{
for(i in 1:length(x)){
t<-max(i-n+1,1)
res[i] = mean(x[t:i])
}
res[-c(seq(1,n-1,1))] #remove the n-1 first,i.e., res[c(-3,-4,...)]
}
}
其他回答
事实上，RcppRoll非常好。
cantdutchthis发布的代码必须在窗口的第四行进行修正:
ma <- function(arr, n=15){
res = arr
for(i in n:length(arr)){
res[i] = mean(arr[(i-n+1):i])
}
res
}
这里给出了另一种处理缺失的方法。
第三种方法，改进cantdutch这段代码来计算部分平均与否，如下:
ma <- function(x, n=2,parcial=TRUE){
res = x #set the first values
if (parcial==TRUE){
for(i in 1:length(x)){
t<-max(i-n+1,1)
res[i] = mean(x[t:i])
}
res
}else{
for(i in 1:length(x)){
t<-max(i-n+1,1)
res[i] = mean(x[t:i])
}
res[-c(seq(1,n-1,1))] #remove the n-1 first,i.e., res[c(-3,-4,...)]
}
}
或者你可以简单地计算它使用过滤器，这是我使用的函数:
ma <- function(x, n = 5){filter(x, rep(1 / n, n), sides = 2)}
如果使用dplyr，请注意在上面的函数中指定stats::filter。
下面的示例代码展示了如何使用zoo包中的rollmean函数计算居中移动平均和尾随移动平均。
library(tidyverse)
library(zoo)
some_data = tibble(day = 1:10)
# cma = centered moving average
# tma = trailing moving average
some_data = some_data %>%
mutate(cma = rollmean(day, k = 3, fill = NA)) %>%
mutate(tma = rollmean(day, k = 3, fill = NA, align = "right"))
some_data
#> # A tibble: 10 x 3
#> day cma tma
#> <int> <dbl> <dbl>
#> 1 1 NA NA
#> 2 2 2 NA
#> 3 3 3 2
#> 4 4 4 3
#> 5 5 5 4
#> 6 6 6 5
#> 7 7 7 6
#> 8 8 8 7
#> 9 9 9 8
#> 10 10 NA 9
滑块包可以用于此。它有一个专门设计的界面，感觉类似呜呜声。它接受任何任意函数，并可以返回任何类型的输出。数据帧甚至按行迭代。pkgdown网站在这里。
library(slider)
x <- 1:3
# Mean of the current value + 1 value before it
# returned as a double vector
slide_dbl(x, ~mean(.x, na.rm = TRUE), .before = 1)
#> [1] 1.0 1.5 2.5
df <- data.frame(x = x, y = x)
# Slide row wise over data frames
slide(df, ~.x, .before = 1)
#> [[1]]
#> x y
#> 1 1 1
#>
#> [[2]]
#> x y
#> 1 1 1
#> 2 2 2
#>
#> [[3]]
#> x y
#> 1 2 2
#> 2 3 3
滑块和数据的开销。Table的frollapply()应该非常低(比zoo快得多)。对于这个简单的示例，Frollapply()看起来稍微快一些，但请注意，它只接受数字输入，并且输出必须是标量数值。滑块函数是完全通用的，你可以返回任何数据类型。
library(slider)
library(zoo)
library(data.table)
x <- 1:50000 + 0L
bench::mark(
slider = slide_int(x, function(x) 1L, .before = 5, .complete = TRUE),
zoo = rollapplyr(x, FUN = function(x) 1L, width = 6, fill = NA),
datatable = frollapply(x, n = 6, FUN = function(x) 1L),
iterations = 200
)
#> # A tibble: 3 x 6
#> expression min median `itr/sec` mem_alloc `gc/sec`
#> <bch:expr> <bch:tm> <bch:tm> <dbl> <bch:byt> <dbl>
#> 1 slider 19.82ms 26.4ms 38.4 829.8KB 19.0
#> 2 zoo 177.92ms 211.1ms 4.71 17.9MB 24.8
#> 3 datatable 7.78ms 10.9ms 87.9 807.1KB 38.7
虽然有点慢，但你也可以使用zoo::rollapply在矩阵上执行计算。
reqd_ma <- rollapply(x, FUN = mean, width = n)
其中x为数据集，FUN = mean为函数;你也可以改变它为min, max, sd等，宽度是滚动窗口。
