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:
有关如何实现这一目标的任何建议吗?
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)
ave
和by
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ave
和by
版本是最有效的方法。