我正在尝试移动平均线（类似于RcppRoll中的roll_mean），除了在每个窗口，我想修剪异常值（例如，第5至第95百分位数值。）
举个例子，给出一个滚动窗口
v <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
考虑到我想要10到90％的数值，我应该得到5.5的答案（1和10将被排除在外，并且对其余的值采取均值（2）到9）。
遗憾的是，我无法使用像RcppRoll::roll_mean这样的函数，因为修剪需要在每个滚动窗口完成。
我能够通过向zoo::rollapply提供自定义均值函数来实现这一点 - 但对于我的用例（＆gt; 1e6行）来说，它的工作速度太慢了。
我查看了支持滚动功能的各种软件包（例如RcppRoll，zoo，TTR，caTools，roll等。它们似乎支持这种修剪功能。
我正在考虑使用Rcpp来构建自定义的快速滚动功能，但我对这个框架相对不熟悉。不确定是否有更好的解决方案。
这里将不胜感激。
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我想你可以做点像
rollapply(data, 10, function(x) mean(x[x>=quantile(x,0.1) & x<=quantile(x,0.9)]))
答案 1 :(得分：-1)
这是base-R中的一个函数，它比pymongo.errors.OperationFailure: 'pipeline' option must be specified as an array
快得多。它可能会进一步简化它，但原则似乎有效。它通过使用“滚动”来避免每个窗口的排序。排序的矢量zoo::rollapply，只需在窗口滚动时为旧元素和新元素更新它。
vec