data.table滚动/窗口几何平均值

Question

问题：
有没有一种干净，快速运行的方法来使用data.table计算几何平均值？

背景
所以我正在使用它：

my_col_list <- names(mydata)[ my_start:ncol(mydata)]
my_name_list<- paste0(my_col_list, "_", "arithmean")
mydata[, (my_name_list) := unlist(lapply(.SD,
                                      function(x) rollapply(x,
                                                            5,
                                                            mean,
                                                            na.pad = TRUE)), 
                               recursive = F),
       .SDcols = my_col_list]

但我想要计算geometric mean。我正在研究大约2000万行和大约1500列，因此首选内置快速内置。

我看到了这些（link）计算几何平均值的方法，但它们是手工编码的，所以它们会变慢。这个（link）是关于整体几何平均值，而不是窗口/滚动几何平均值。

具有手动编码（运行较慢）几何平均值的软件包包括：

• psych，geometric.mean，手动编码
• EnvStats，geoMean，手动编码，更多错误检查
• compositions，geometricmean，手动编码
• caroline，geomean，手动编码
• PerformanceAnalytics，mean.geometric，hand coded
• pracma，geomean，手写
• FinCal，geometric.mean，一种新颖的手工编码版本（prod vs. mean）
• fdaMixed，dataTrans，手动编码
• evolqg，MeanMatrix，手工编码，在协方差矩阵上运行，使用chol

不是故意的，但速度很快：

• Gmedian，Gmedian，中位数而非平均数，但建立得更快。使用Rcpp进行计算。

也许，但不确定：

• 旋转，意思是.SO3

Answer 1

只需使用自己的代码psych函数geometric.mean

mydata[, (my_name_list) := unlist(lapply(.SD,
                                      function(x) rollapply(x,
                                                            5,
                                                            geometric.mean,
                                                            na.pad = TRUE)),recursive = F),
       .SDcols = my_col_list]