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。

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))]
}

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。

下面的示例代码展示了如何使用zoo包中的rollmean函数计算居中移动平均和尾随移动平均。

library(tidyverse)
library(zoo)

some_data = tibble(day = 1:10)
# cma = centered moving average
# tma = trailing moving average
some_data = some_data %>%
    mutate(cma = rollmean(day, k = 3, fill = NA)) %>%
    mutate(tma = rollmean(day, k = 3, fill = NA, align = "right"))
some_data
#> # A tibble: 10 x 3
#>      day   cma   tma
#>    <int> <dbl> <dbl>
#>  1     1    NA    NA
#>  2     2     2    NA
#>  3     3     3     2
#>  4     4     4     3
#>  5     5     5     4
#>  6     6     6     5
#>  7     7     7     6
#>  8     8     8     7
#>  9     9     9     8
#> 10    10    NA     9

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。

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)