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
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
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))]
}
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))
}
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。
我使用聚合和一个由rep()创建的向量。这样做的好处是可以使用cbind()一次在数据帧中聚合1个以上的列。下面是一个长度为1000的向量(v)的移动平均值为60的例子:
v=1:1000*0.002+rnorm(1000)
mrng=rep(1:round(length(v)/60+0.5), length.out=length(v), each=60)
aggregate(v~mrng, FUN=mean, na.rm=T)
请注意，rep中的第一个参数只是根据向量的长度和要平均的数量，为移动范围获取足够的唯一值;第二个参数保持长度等于向量长度，最后一个参数重复第一个参数的值的次数与平均周期相同。
总的来说，你可以使用几个函数(中值，最大值，最小值)-例如所示的平均值。同样，could可以使用cbind公式对数据帧中的多个(或所有)列执行此操作。
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,...)]
}
}
