Question

首先，全面披露。我试图在具有相关子查询的MS Access中严格执行此操作，并在此帖12 month moving average by person, date上获得了一些帮助。我原本以为我的数据足够小，可以通过，但很糟糕。作为替代方案，我将尝试在R中运行它，然后将结果写入MS Access中的新表。我有数据，以便我有以下字段：

rep, cyc_date, amt

按照Andrie连续5年（与5年平均值相对）R: Calculating 5 year averages in panel data相关联的示例，我试图通过{amt字段滚动12个月的平均值{1}}。这是我的代码：

rep

不幸的是，这不起作用。我收到以下错误：

library(zoo)
library(plyr)
library(RODBC)

# Pull data from local MS Access database.  The referenced sqlFetch is a query
# that pulls the data, ordered by `rep`, then `cyc_date`

channel <- odbcConnectAccess2007("C://MyDB.accdb")
data <- data.frame(sqlFetch(channel, "MyView"))

# Ensure coercion of `cyc_date` to date type
data$cyc_date <- as.Date(data$cyc_date)

# Function (take from post above)
rollmean12 <- function(x) {
                 rollmean(x, 12)
              }
# Calculate rolling average by person
rollvec <- ddply(data, .(data$rep), rollmean12(data$amt))

我不确定为什么会这样。我是否需要将Error in llply(.data = .data, .fun = .fun, ..., .progress = .progress, : .fun is not a function.显式转换为data对象？如果是这样，则不确定如何处理zoo字段产生的额外维度。非常感谢任何帮助。

Answer 1

我在以下帖子中找到了此代码：applying rolling mean by group in R

data$movavg <- ave(data$amt, data$rep, FUN = function(x) rollmean(x, k=12, align="right", na.pad=T)).

ave可以节省一天的时间！

Answer 2

只是一些提示，因为我根本不使用时间序列：ddply需要数据框输入，因此不要将其转换为zoo对象。 .(data$rep)我认为应该只是.(rep)，并且不应该使用参数调用rollmean12。相反，您应该重新编写函数以提取所需的列。所以，大概是这样的：

rollmean12 <- function(x) rollmean(x$amt, 12)

如果您执行?ddply，则可以链接到JSS中非常有用的出版物。

Answer 3

尝试使用tidyquant库

x %>% tq_mutate(
    # tq_mutate args
    select     = amt,
    mutate_fun = rollapply, 
    col_rename = "rollmean12", #### 
    # rollapply args
    width      = 12,
    align      = "right",
    FUN        = mean,
    # mean args
    na.rm      = TRUE
  )

R - 计算面板数据的12个月移动平均值

3 个答案: