我正在尝试为数据集计算一堆滚动方法 -
date name px_last
2012-12-04 A 6.81
2012-12-05 A 4.28
2012-12-06 A 4.32
2012-12-04 A 6.89
2012-12-05 A 7.24
2012-12-04 B 6.81
2012-12-05 B 9.38
2012-12-06 B 3.62
2012-12-04 C 3.85
2012-12-05 C 4.23
2012-12-06 C 7.32
2012-12-04 C 2.84
2012-12-05 C 8.38
这是我正在使用的代码 -
vec = c(2, 3, 4, 5)
for(i in c(1:length(vec))){
varname = paste0("ma", vec[i])
df = df %>% group_by(name) %>% mutate(!!varname := rollapplyr(px_last, vec[i], mean, na.rm = TRUE, fill = "NA"))
}
我从第三次迭代得到的错误是 -
Error in mutate_impl(.data, dots) :
Evaluation error: wrong sign in 'by' argument.
从这篇文章 - Clueless about this error: wrong sign in 'by' argument - 我明白这是因为有些团体的行数不足;在此示例中,使用name = B
如何在不删除观察不足的群体的情况下计算均值?我希望NAs最好是在由于观察不充分而无法计算平均值的地方。
答案 0 :(得分:1)
@phil_t所以问题是rollapply
正试图以mean
方式应用right-aligned
。当在组B
上的大小为4的窗口上尝试此操作时,该窗口只有3个值,它正确失败。
所以你需要"规范" DF为每个组提供所需的行数。
library(plyr)
> df <- ddply(df, 'name', function(x) {
rbind.fill(x, data.frame(name = rep(unique(x$name), each = max(vec) - nrow(x))))
})
> df
date name px_last
2012-12-04 A 6.81
2012-12-05 A 4.28
2012-12-06 A 4.32
2012-12-04 A 6.89
2012-12-05 A 7.24
2012-12-04 B 6.81
2012-12-05 B 9.38
2012-12-06 B 3.62
<NA> B NA
<NA> B NA
2012-12-04 C 3.85
2012-12-05 C 4.23
2012-12-06 C 7.32
2012-12-04 C 2.84
2012-12-05 C 8.38
> for(i in c(1:length(vec))){
varname = paste0("ma", vec[i])
df = df %>% group_by(name) %>% mutate(!!varname := rollapplyr(px_last, vec[i], mean, na.rm = TRUE, fill = "NA"))
}
这应该有所帮助。