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?


当前回答

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

其他回答

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。

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,...)]
  }
}

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

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。

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)