在数据。表1.12.0增加了新的滚动平均值函数，以计算快速和准确的滚动平均值，仔细处理NA, NaN和+Inf， -Inf值。

由于在这个问题中没有可重复的例子，所以在这里没有更多的问题要解决。

你可以在手册中找到更多关于?frollmean的信息，也可以在?frollmean网站上找到。

下面是手册中的例子:

library(data.table)
d = as.data.table(list(1:6/2, 3:8/4))

# rollmean of single vector and single window
frollmean(d[, V1], 3)

# multiple columns at once
frollmean(d, 3)

# multiple windows at once
frollmean(d[, .(V1)], c(3, 4))

# multiple columns and multiple windows at once
frollmean(d, c(3, 4))

## three above are embarrassingly parallel using openmp

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。

可以使用runner包来移动函数。在本例中是mean_run函数。cummean的问题是它不处理NA值，但mean_run可以。Runner包还支持不规则时间序列，Windows可以依赖于日期:

library(runner)
set.seed(11)
x1 <- rnorm(15)
x2 <- sample(c(rep(NA,5), rnorm(15)), 15, replace = TRUE)
date <- Sys.Date() + cumsum(sample(1:3, 15, replace = TRUE))

mean_run(x1)
#>  [1] -0.5910311 -0.2822184 -0.6936633 -0.8609108 -0.4530308 -0.5332176
#>  [7] -0.2679571 -0.1563477 -0.1440561 -0.2300625 -0.2844599 -0.2897842
#> [13] -0.3858234 -0.3765192 -0.4280809

mean_run(x2, na_rm = TRUE)
#>  [1] -0.18760011 -0.09022066 -0.06543317  0.03906450 -0.12188853 -0.13873536
#>  [7] -0.13873536 -0.14571604 -0.12596067 -0.11116961 -0.09881996 -0.08871569
#> [13] -0.05194292 -0.04699909 -0.05704202

mean_run(x2, na_rm = FALSE )
#>  [1] -0.18760011 -0.09022066 -0.06543317  0.03906450 -0.12188853 -0.13873536
#>  [7]          NA          NA          NA          NA          NA          NA
#> [13]          NA          NA          NA

mean_run(x2, na_rm = TRUE, k = 4)
#>  [1] -0.18760011 -0.09022066 -0.06543317  0.03906450 -0.10546063 -0.16299272
#>  [7] -0.21203756 -0.39209010 -0.13274756 -0.05603811 -0.03894684  0.01103493
#> [13]  0.09609256  0.09738460  0.04740283

mean_run(x2, na_rm = TRUE, k = 4, idx = date)
#> [1] -0.187600111 -0.090220655 -0.004349696  0.168349653 -0.206571573 -0.494335093
#> [7] -0.222969541 -0.187600111 -0.087636571  0.009742884  0.009742884  0.012326968
#> [13]  0.182442234  0.125737145  0.059094786

还可以指定其他选项，如延迟和仅在特定索引处滚动。更多内容在包和函数文档中。

动物园包中的滚动平均值/最大值/中位数(rollmean) TTR中的移动平均线 马云在预测

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,...)]
  }
}

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。