我希望对大量数据进行4天滚动平均。问题是有些人没有4个案例,因此我得到一个错误,表明k <= n不是真的。
有没有办法删除数据集中没有足够数据的任何个人?
以下是数据外观的示例:
Name variable.1
1 Kim 64.703950
2 Kim 926.339849
3 Kim 128.662977
4 Kim 290.888594
5 Kim 869.418523
6 Bob 594.973849
7 Bob 408.159544
8 Bob 609.140928
9 Joseph 496.779712
10 Joseph 444.028668
11 Joseph -213.375635
12 Joseph -76.728981
13 Joseph 265.642784
14 Hank -91.646728
15 Hank 170.209746
16 Hank 97.889889
17 Hank 12.069074
18 Hank 402.361731
19 Earl 721.941796
20 Earl 4.823148
21 Earl 696.299627
答案 0 :(得分:4)
如果您的数据框为df
,则可以使用dplyr
删除少于4次的所有名称:
library(dplyr)
df %>%
group_by(Name) %>%
filter(n() >= 4)
答案 1 :(得分:2)
尝试:
library(zoo)
library(dplyr)
df %>%
group_by(Name) %>%
filter(n() >= 4) %>%
mutate(daymean = rollmean(variable.1, 4, align="right", na.pad=TRUE))
这样只会使组大于或等于4并计算variable.1
上的4天滚动平均值。
# Name variable.1 daymean
#1 Kim 64.70395 NA
#2 Kim 926.33985 NA
#3 Kim 128.66298 NA
#4 Kim 290.88859 352.6488
#5 Kim 869.41852 553.8275
#6 Joseph 496.77971 NA
#7 Joseph 444.02867 NA
#8 Joseph -213.37563 NA
#9 Joseph -76.72898 162.6759
#10 Joseph 265.64278 104.8917
#11 Hank -91.64673 NA
#12 Hank 170.20975 NA
#13 Hank 97.88989 NA
#14 Hank 12.06907 47.1305
#15 Hank 402.36173 170.6326
答案 2 :(得分:0)
您可以创建第二个data.frame,汇总到用户级别,每个用户都有一个计数。然后将data.frame连接到用户的原始数据上,然后将新的data.frame子集到其中count> = 4
答案 3 :(得分:0)
以下是base中的两个选项,一个使用ave
,其中我们生成一个向量,该向量对于组中的每一行,该组的长度(ave
将回收其结果以填充组):
subset(DF, ave(seq(Name), Name, FUN=length) > 4)
另一个table
,其中我们计算每个组中的项目,并使用%in%
仅保留属于具有足够项目的组的行。
subset(DF, Name %in% names(table(Name)[table(Name) > 4]))
两者都产生:
Name variable.1
1 Kim 64.70395
2 Kim 926.33985
3 Kim 128.66298
4 Kim 290.88859
5 Kim 869.41852
9 Joseph 496.77971
10 Joseph 444.02867
11 Joseph -213.37563
12 Joseph -76.72898
13 Joseph 265.64278
14 Hank -91.64673
15 Hank 170.20975
16 Hank 97.88989
17 Hank 12.06907
18 Hank 402.36173