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
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
其他回答
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,...)]
}
}
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)
可以使用runner包来移动函数。在本例中是mean_run函数。cummean的问题是它不处理NA值,但mean_run可以。Runner包还支持不规则时间序列,Windows可以依赖于日期:
library(runner)
set.seed(11)
x1 <- rnorm(15)
x2 <- sample(c(rep(NA,5), rnorm(15)), 15, replace = TRUE)
date <- Sys.Date() + cumsum(sample(1:3, 15, replace = TRUE))
mean_run(x1)
#> [1] -0.5910311 -0.2822184 -0.6936633 -0.8609108 -0.4530308 -0.5332176
#> [7] -0.2679571 -0.1563477 -0.1440561 -0.2300625 -0.2844599 -0.2897842
#> [13] -0.3858234 -0.3765192 -0.4280809
mean_run(x2, na_rm = TRUE)
#> [1] -0.18760011 -0.09022066 -0.06543317 0.03906450 -0.12188853 -0.13873536
#> [7] -0.13873536 -0.14571604 -0.12596067 -0.11116961 -0.09881996 -0.08871569
#> [13] -0.05194292 -0.04699909 -0.05704202
mean_run(x2, na_rm = FALSE )
#> [1] -0.18760011 -0.09022066 -0.06543317 0.03906450 -0.12188853 -0.13873536
#> [7] NA NA NA NA NA NA
#> [13] NA NA NA
mean_run(x2, na_rm = TRUE, k = 4)
#> [1] -0.18760011 -0.09022066 -0.06543317 0.03906450 -0.10546063 -0.16299272
#> [7] -0.21203756 -0.39209010 -0.13274756 -0.05603811 -0.03894684 0.01103493
#> [13] 0.09609256 0.09738460 0.04740283
mean_run(x2, na_rm = TRUE, k = 4, idx = date)
#> [1] -0.187600111 -0.090220655 -0.004349696 0.168349653 -0.206571573 -0.494335093
#> [7] -0.222969541 -0.187600111 -0.087636571 0.009742884 0.009742884 0.012326968
#> [13] 0.182442234 0.125737145 0.059094786
还可以指定其他选项,如延迟和仅在特定索引处滚动。更多内容在包和函数文档中。
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))
}