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パネル データがあり、データ フレームには 3 人の個体があり、それぞれに 4 期間の観測があります。

    test.data <- data.frame(
            id = c(1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3),
            t = rep(1:4, 3), var1 = runif(12), var2 = runif(12)
    )

このように見えるはずです

        id  t   var1    var2
    1   1   1   0.2851789   0.66365753
    2   1   2   0.6630548   0.07679873
    3   1   3   0.9000371   0.17182666
    4   1   4   0.8782424   0.11931904
    5   2   1   0.2642084   0.70807513
    6   2   2   0.9993678   0.48880088
    7   2   3   0.5662814   0.49188144
    8   2   4   0.7335935   0.74017649
    9   3   1   0.9868327   0.32792638
    10  3   2   0.5388366   0.05465845
    11  3   3   0.8814602   0.45199318
    12  3   4   0.9066551   0.89814063

ここで、2 つの連続する期間の平均を取得し (つまり、t=1 と t=2 を 1 つの期間として組み合わせ、その値を 2 つの期間の平均とする)、時系列を 2 つの期間に短縮したいと考えています。結果はこのようになるはずです

        id  t   var1    var2
    1   1   1   0.4495637   0.88822370
    2   1   2   0.2770255   0.68399219
    3   2   1   0.8125967   0.15395440
    4   2   2   0.6232424   0.02663445
    5   3   1   0.8965059   0.79910001
    6   3   2   0.1109559   0.47906885

どうすればこれを管理できますか?

誰かがすでにstackoverflowで同じ質問をしているのを見ましたが、それはmysqlにあります（ここでは 複数​​のタイムスパンを組み合わせる方法）、Rに解決策があるかどうか疑問に思います（mysqlコードを読むことができません..）

よろしくお願いします。

編集: @dimitris_ps は既に問題に対する回答を提供しており、より一般的な解決策があるかどうか疑問に思っています。データ フレームが以下のようで、変数が 50 個ある場合はどうなるでしょうか。

        id  t   var1    var2
    1   1   1991    0.3900957   0.49582924
    2   1   1992    0.1157777   0.50907756
    3   1   1993    0.1358916   0.05172451
    4   1   1994    0.2608382   0.25032905
    5   2   1991    0.8958081   0.97127891
    6   2   1992    0.2265558   0.73085533
    7   2   1993    0.2310969   0.63263599
    8   2   1994    0.4302372   0.48394795
    9   3   1991    0.7823354   0.75783991
    10  3   1992    0.3295121   0.78468692
    11  3   1993    0.2771166   0.59183611
    12  3   1994    0.1905194   0.64325034
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1 に答える 1

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これはうまくいくはずです。

library(dplyr)

test.data %>% mutate(t=ceiling(t/2)) %>% group_by(id, t) %>% 
  summarise(var1=mean(var1), var2=mean(var2)) %>% ungroup

また、乱数の使用を作成しているときset.seed(x)、どこxにいくつかの数値があります。

set.seed(123)
test.data <- data.frame(
        id = c(1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3),
        t = rep(1:4, 3), var1 = runif(12), var2 = runif(12)
)

アップデート

より一般的な解決策

test.data %>% group_by(id) %>% arrange(t) %>% mutate(t=ceiling(rank(t)/2)) %>% 
  group_by(id, t) %>% summarise(var1=mean(var1), var2=mean(var2)) %>% ungroup

作成するグループの数に応じて、 を変更し2ますrank(t)/2。たとえば、4 つのグループを配置したい場合(4/# of obs per user) = 1

于 2015-04-15T12:13:23.890 に答える