将函数应用于R中面板数据中的滚动窗口

时间:2014-04-01 01:37:04

标签: r time-series panel-data rollapply

我正在尝试按类别在滚动窗口中应用函数(比如标准偏差):

我有以下数据:

cat = c("A", "A", "A", "A", "B", "B", "B", "B") 
year = c(1990, 1991, 1992, 1993, 1990, 1991, 1992, 1993) 
value = c(2, 3, 5, 6, 8, 9, 4, 5) 
df = data.frame(cat, year, value)

我想创建一个新列(比如sd),用cat估算两年窗口的标准偏差。

这是我想到的结果:

enter image description here

有关如何实现这一目标的任何建议吗?

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

可以使用rollapply包中的zoo来完成:

library(zoo)

cat = c("A", "A", "A", "A", "B", "B", "B", "B") 
year = c(1990, 1991, 1992, 1993, 1990, 1991, 1992, 1993) 
value = c(2, 3, 5, 6, 8, 9, 4, 5) 
df = data.frame(cat, year, value)

df$stdev <- unlist(by(df, df$cat, function(x) {
  c(NA, rollapply(x$value, width=2, sd))
}), use.names=FALSE)

print(df)
##   cat year value     stdev
## 1   A 1990     2        NA
## 2   A 1991     3 0.7071068
## 3   A 1992     5 1.4142136
## 4   A 1993     6 0.7071068
## 5   B 1990     8        NA
## 6   B 1991     9 0.7071068
## 7   B 1992     4 3.5355339
## 8   B 1993     5 0.7071068

如果您宁愿使用ddply函数而不是plyr,也可以使用by执行此操作:

df$stdev <- ddply(df, .(cat), summarise, 
                  stdev=c(NA, rollapply(value, width=2, sd)))$stdev

作为一个百灵鸟,我对上述两种方法进行了system.time(多次)比较,并在此答案下方的评论帖子中对@thelatemail指出的ave方法进行了比较(从数据框的“新”副本开始。)

df <- data.frame(cat, year, value)
system.time(df$stdev <- with(df, ave(value, cat, FUN=function(x) c(NA, rollapply(x, width=2, sd)))))

df <- data.frame(cat, year, value)
system.time(df$stdev <- unlist(by(df, df$cat, function(x) c(NA, rollapply(x$value, width=2, sd))), use.names=FALSE))

df <- data.frame(cat, year, value)
system.time(df$stdev <- ddply(df, .(cat), summarise, stdev=c(NA, rollapply(value, width=2, sd)))$stdev)

aveby方法都采用:

   user  system elapsed 
  0.002   0.000   0.002 

并且ddply版本需要:

   user  system elapsed 
  0.004   0.000   0.004 

这不是速度确实存在的问题,但看起来aveby版本是最有效的方法。