caTools包具有非常快速的滚动mean/min/max/sd和其他一些功能。我只使用过runmean和runsd，它们是迄今为止提到的其他包中最快的。

下面是一个简单的带有过滤器的函数，演示了一种方法来处理带有填充的开始和结束NAs，并使用自定义权重计算加权平均值(由过滤器支持):

wma <- function(x) { 
  wts <- c(seq(0.5, 4, 0.5), seq(3.5, 0.5, -0.5))
  nside <- (length(wts)-1)/2
  # pad x with begin and end values for filter to avoid NAs
  xp <- c(rep(first(x), nside), x, rep(last(x), nside)) 
  z <- stats::filter(xp, wts/sum(wts), sides = 2) %>% as.vector 
  z[(nside+1):(nside+length(x))]
}

您可以使用RcppRoll来实现用c++编写的快速移动平均线。只需调用roll_mean函数。文档可以在这里找到。

否则，这个(较慢的)for循环应该可以做到:

ma <- function(arr, n=15){
  res = arr
  for(i in n:length(arr)){
    res[i] = mean(arr[(i-n):i])
  }
  res
}

你可以通过以下方法计算窗口宽度为k的向量x的移动平均值:

apply(embed(x, k), 1, mean)

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。

vector_avg <- function(x){
  sum_x = 0
  for(i in 1:length(x)){
    if(!is.na(x[i]))
      sum_x = sum_x + x[i]
  }
  return(sum_x/length(x))
}