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
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。
其他回答
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。
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。
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)
您可以使用RcppRoll来实现用c++编写的快速移动平均线。只需调用roll_mean函数。文档可以在这里找到。
否则，这个(较慢的)for循环应该可以做到:
ma <- function(arr, n=15){
res = arr
for(i in n:length(arr)){
res[i] = mean(arr[(i-n):i])
}
res
}
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,...)]
}
}
