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。

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

使用费用应充分、有效。假设你有一个向量x，你想要n个数的和

cx <- c(0,cumsum(x))
rsum <- (cx[(n+1):length(cx)] - cx[1:(length(cx) - n)]) / n

正如@mzuther在评论中指出的那样，这假设数据中没有NAs。要处理这些问题，需要将每个窗口除以非na值的数量。这里有一种方法，结合@里卡多·克鲁兹的评论:

cx <- c(0, cumsum(ifelse(is.na(x), 0, x)))
cn <- c(0, cumsum(ifelse(is.na(x), 0, 1)))
rx <- cx[(n+1):length(cx)] - cx[1:(length(cx) - n)]
rn <- cn[(n+1):length(cx)] - cn[1:(length(cx) - n)]
rsum <- rx / rn

这仍然有一个问题，如果窗口中的所有值都是NAs，那么将会有一个零误差的除法。

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))
}

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