Question

我找到的大多数软件包和帖子都适用于固定大小的窗口或汇总的月/周数据。是否可以计算滚动k月平均值？

例如，对于 1个月滚动窗口，假设数据为：

Date          Value
2012-05-28    101
2012-05-25     99
2012-05-24    102
....
2012-04-30     78
2012-04-27     82
2012-04-26     77
2012-04-25     75
2012-04-24     76

前三个滚动1个月的窗口应该是：

1. 2012-05-28 to 2012-04-30
2. 2012-05-25 to 2012-04-26
3. 2012-05-24 to 2012-04-25

请注意，这不是固定宽度滚动窗口。窗口实际上每天都在变化。

非常感谢先进！

Answer 1

我使用此代码根据每日价格数据计算月平均值。

#function for extracting month is in the lubridate package
install.packages(c("plyr", "lubridate"))
require(plyr); require(lubridate)

#read the daily data
daily = read.csv("daily_lumber_prices.csv")
price = daily$Open
date = daily$Date

#convert date to a usable format
date = strptime(date, "%d-%b-%y")
mon = month(date)
T = length(price)

#need to know when months change
change_month = rep(0,T)

for(t in 2:T){
  if(mon[t] != mon[t-1]){
    change_month[t-1] = 1
  }
}

month_avg = rep(0,T)
total = 0
days = 0

for(t in 1:T){
  if(change_month[t] == 0){
    #cumulative sums for each variable
    total = total + price[t] 
    days = days + 1
  }

  else{
    #need to include the current month in the calculation
    month_avg[t] = (total + price[t]) / (days + 1)
    #reset the variables
    total = 0
    days = 0
  }
}

因此，变量month_avg存储月平均值。

是这样的吗？此代码考虑了可变长度的月份。肯定有一种更有效的方法，但这很有效！

Answer 2

假设您的数据帧为df，这对我有用：

df$past_avg = sapply(df$Date, function(i){
    i = as.POSIXct(i)
    mean(subset(df, Date > (i - months(1)) & Date < i)$Value)
})

仅使用基数R。您可以通过更改months()中的值来将其调整为过去的任意几个月。

Answer 3

runner软件包完全支持在不规则间隔的时间序列上滚动Windows操作。要计算x对象的 1个月移动平均值，必须指定idx = date（取决于运行时间）和k = "1 months"或k = 30 （天）取决于对用户更重要的内容。用户可以apply any R function-在这种情况下，我们执行mean。

# example data
x <- cumsum(rnorm(20))
date <- Sys.Date() + cumsum(sample(1:5, 20, replace = TRUE)) # unequaly spaced time series

# calculate rolling average
runner::runner(
  x = x, 
  k = "1 months", 
  idx = date, 
  f = mean
)

如何计算R中过去1个月的滚动平均值

3 个答案: