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次のデータがあるとします。

    set.seed(1)
    data <- data.frame(o=c('a','a','a','a','b','b','b','b','c','c','c','c'), t=c(1,2,3,4,1,2,3,4,1,2,3,4), u=runif(12), v=runif(12))
    data
       o t          u         v
    1  a 1 0.26550866 0.6870228
    2  a 2 0.37212390 0.3841037
    3  a 3 0.57285336 0.7698414
    4  a 4 0.90820779 0.4976992
    5  b 1 0.20168193 0.7176185
    6  b 2 0.89838968 0.9919061
    7  b 3 0.94467527 0.3800352
    8  b 4 0.66079779 0.7774452
    9  c 1 0.62911404 0.9347052
    10 c 2 0.06178627 0.2121425
    11 c 3 0.20597457 0.6516738
    12 c 4 0.17655675 0.1255551

列 o で定義されたグループごとに u のローリング平均 (パッケージ ズー) を計算したいと思います。ローリング平均の次数は t によって設定されます。ローリング平均は、新しい列として data.frame に追加する必要があります。

magrittr と dplyr を使いたいです。私は試した

    data %>%
      group_by(o) %>%
      sort(t) %>%
      select(u) %>%
      rollmean(3) %>%
      rbind

しかし、これはうまくいきません。magrittr と dplyr でそれを行うことは可能ですか、それとも段階的に行う必要がありますか? o と t の値は、実際のデータでは可変です。

最初の 2 行を埋めるにはどうすればよいですか?

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これが役立つかもしれません：

library(dplyr)
library(zoo)
data %>%
group_by(o) %>%
mutate(rM=rollmean(u,3, na.pad=TRUE, align="right"))

両方の列に対して実行する場合、uおよびv

fun1 <- function(x) rollmean(x, 3, na.pad=TRUE, align="right")
data %>% 
group_by(o) %>% 
mutate_each(funs(fun1), u, v)
于 2014-09-12T13:35:59.293 に答える
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より柔軟なラッパーがrowrパッケージから提供されます。これにより、初期データ内で異なるサイズのウィンドウを使用できます。

data %>% 
group_by(o) %>% 
mutate(MEANS = rollApply(u, fun=mean, window=3, align='right'))
于 2016-10-10T19:49:51.227 に答える