Question

这似乎是一个简单的问题，但我在Stack Overflow上找到解决方案时遇到了麻烦。我的数据框df包含数据a和b列。我有一个复杂的函数（下面的简化示例），我想使用mapply应用于所有行。我遇到的问题是，我希望将n和n-1行b的平均值作为函数的输入，代替b。这是一个例子

new.fun  <- function( a, b ) { a * b } 
a        <- seq( from = 1, to = 10, by = 1 )
df       <- data.frame( a , b = a * 10 ) 
mapply( new.fun, df$a, df$b )

创建一个平均值为n和n-1的新列（我只知道如何处理for循环）并将其用作输入，或者创建一个for循环，有没有办法以更“R-like”的方式做到这一点？

编辑：抱歉，我忘记添加上述示例的预期答案。 b[1:2]，b[2:3]等的平均值应为：

 b2   <- c( 0, seq( from = 15, to = 95, by = 10 ) )

EDIT2：这里的条款数量错误......为了这些目的，将第一项设置为0

整个问题的解决方案应该是：

> new.fun( df$a, b2 )
 [1]   0  30  75 140 225 330 455 600 765 950

对不起这里令人困惑的系列帖子。显然我并没有准确地描述这个问题。我希望mapply调用中的一个变量不是df中列的特定行中的值，而是nth行和{{1}的平均值行，基本上是行和前一行的移动平均线，但我想知道它是否可以以某种聪明的方式打包在n-1调用中？

Answer 1

zoo::rollapply是解决轻量级问题的重量级（且速度慢）的解决方案。

with(df, {
    bmean <- c(NA, (b[-1] + b[-length(b)])/2)  # replace NA with desired initial value
    mapply(new.fun, a, bmean)
})

Answer 2

lapply(seq(2, nrow(df)), function (i) {
  mean_a <- mean(df$a[(i-1):i])
  mean_b <- mean(df$b[(i-1):i])
  new.fun(mean_a, mean_b)
})

如果您知道函数将要生成的输出长度，则可以使用sapply。

另见zoo::rollapply。

Answer 3

我们可以使用rollmean包中的zoo来计算b列的滚动均值，然后将其与a列相乘。（类似于@Sotos在评论中提到的内容。）

library(zoo)
df$a * c(0, rollmean(df$b, 2))

#[1]  0 30  75 140 225 330 455 600 765 950

或者使用mapply功能

mapply(new.fun, df$a, c(0, rollmean(df$b, 2))

在mapply调用中使用多行

3 个答案: