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

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

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)

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。

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

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。