Question

我可以通过反复转移＆＃39;来实现滚动窗口。我的数据，然后总结＆＃39; row-wise＆＃39;，但这似乎很麻烦，不容易推广到不同的窗口大小。

#' Generate dummy data
library(data.table)
set.seed(42)
d <- data.table(id=rep(letters[1:2], each=5), time=rep(1:5,times=2), x=sample.int(10,10,replace=T))

数据如下所示：

id  time    x
a   1   10
a   2   10
a   3   3
a   4   9
a   5   7
b   1   6
b   2   8
b   3   2
b   4   7
b   5   8

现在采取滚动的最大值＆＃39;在过去的2次（每个id）。

#' Now you want to take the maximum of the previous 2 x values (by id)
#' I can do this by creating shifted lagged versions
d[, x.L1 := shift(x,1,type='lag'), by=id]
d[, x.L2 := shift(x,2,type='lag'), by=id]
d[, x.roll.max := max(x,x.L1,x.L2, na.rm=2), by=.(id,time)]

生成此

id  time    x   x.L1    x.L2    x.roll.max
a   1   10  NA  NA  10
a   2   10  10  NA  10
a   3   3   10  10  10
a   4   9   3   10  10
a   5   7   9   3   9
b   1   6   NA  NA  6
b   2   8   6   NA  8
b   3   2   8   6   8
b   4   7   2   8   8
b   5   8   7   2   8

我假设有更好的方法。

Answer 1

所以我按照上面的@Franks建议去了RcppRoll。

library(Rcpp)
d[, x.roll.max := roll_max(x, n=2L, align='right', fill=NA, na.rm=T), by=id]

我想我不应该尝试在data.table b / c中完成所有这一切非常好。

  id    time    x   x.roll.max
a   1   11  NA
a   2   12  12
a   3   4   12
a   4   10  10
a   5   8   10
a   6   7   8
b   1   9   NA
b   2   2   9
b   3   8   8
b   4   9   9
b   5   6   9
b   6   9   9

Answer 2

我喜欢Ulrich的TTR套餐。下面给出了最大运行

TTR::runMax(d$x,2)

Answer 3

从data.table v1.12.4（2019年10月3日）开始，用于滚动计算任意R函数的函数frollapply可用：

library(data.table)

set.seed(42)
d <- data.table(id = rep(letters[1:2], each = 5), time = rep(1:5, times = 2), x = sample.int(10, 10, replace = T))
d[, x.roll.max := frollapply(x = x, n = 2, max, fill = NA, align = "right", na.rm = TRUE), by = id]

    id time  x x.roll.max
 1:  a    1  1         NA
 2:  a    2  5          5
 3:  a    3  1          5
 4:  a    4  9          9
 5:  a    5 10         10
 6:  b    1  4         NA
 7:  b    2  2          4
 8:  b    3 10         10
 9:  b    4  1         10
10:  b    5  8          8

使用data.table实现滚动窗口

3 个答案: