Question

我想出了一些代码来计算面板数据的滚动平均值（数据中的一行包含一天后一个主题的值）。由于我有一些更具体的要求，因此代码变得相当复杂。在我看来，对于一个不太罕见的应用程序来说太复杂了。

这就是我需要的：

滚动平均值（（a）的前3天的值（“当前”天除外）的平均值，（b）仅在存在此窗口中至少有2个非缺失值）
尊重面板结构

不太复杂，对吧？

对于1.我决定使用rollapplyr()和mean( , na.rm = T)，以排除当日（a）我决定使用自制的滞后函数，而对于（b）使用if语句。对于2。为了尊重面板结构，我将所有内容都包裹在tapply()中（与unlist()一起使用）。

这是代码示例：

library(zoo)

# example data (with missings)
set.seed(1)
df = data.frame(subject = rep(c("a", "b"), each = 10), day = rep(1:10, 2), value = rnorm(20))
df$value[15:17] = NA

# lag function (sensitive to "single day" subjects)
lag <- function(x, l = 1) { 
  if (length(x) > 1) (c(rep(NA, l), x[1:(length(x)-l)])) else (NA) 
} 

# calculate rolling mean
df$roll_mean3 = unlist(tapply(df$value, df$subject, 
                              FUN = function(x) lag(rollapplyr(x, width = 3, fill = NA, partial = T,
                                                               FUN = function(x) ifelse(sum(!is.na(x)) > 1, mean(x, na.rm = T), NA)))))
df

正如我所说，对于我认为还不算太远的情况，此解决方案似乎过于复杂。

您对如何以更简单（更不易出错）的方式执行此操作有建议吗？我是否错过了一些基本功能，可以更轻松地处理面板数据？

为便于说明，我的代码输出为：

   subject day      value   roll_mean3
1        a   1 -0.6264538           NA
2        a   2  0.1836433           NA
3        a   3 -0.8356286 -0.221405243
4        a   4  1.5952808 -0.426146366
5        a   5  0.3295078  0.314431838
6        a   6 -0.8204684  0.363053321
7        a   7  0.4874291  0.368106730
8        a   8  0.7383247 -0.001177187
9        a   9  0.5757814  0.135095124
10       a  10 -0.3053884  0.600511703
11       b   1  1.5117812           NA
12       b   2  0.3898432           NA
13       b   3 -0.6212406  0.950812202
14       b   4 -2.2146999  0.426794608
15       b   5         NA -0.815365744
16       b   6         NA -1.417970234
17       b   7         NA           NA
18       b   8  0.9438362           NA
19       b   9  0.8212212           NA
20       b  10  0.5939013  0.882528703

Answer 1

在上面我的评论中，我不确定您的预期输出应该是多少，但是以下内容可能是一个很好的起点：

df %>%
    group_by(subject) %>%
    mutate(roll_mean3 = rollapplyr(
        lag(value),
        width = 3,
        fill = NA,
        FUN = function(x) ifelse(sum(!is.na(x)) > 1, mean(x, na.rm = T), NA)))
## A tibble: 20 x 4
## Groups:   subject [2]
#   subject   day   value roll_mean3
#   <fct>   <int>   <dbl>      <dbl>
# 1 a           1  -0.626   NA
# 2 a           2   0.184   NA
# 3 a           3  -0.836   -0.221
# 4 a           4   1.60    -0.426
# 5 a           5   0.330    0.314
# 6 a           6  -0.820    0.363
# 7 a           7   0.487    0.368
# 8 a           8   0.738   -0.00118
# 9 a           9   0.576    0.135
#10 a          10  -0.305    0.601
#11 b           1   1.51    NA
#12 b           2   0.390   NA
#13 b           3  -0.621    0.951
#14 b           4  -2.21     0.427
#15 b           5  NA       -0.815
#16 b           6  NA       -1.42
#17 b           7  NA       NA
#18 b           8   0.944   NA
#19 b           9   0.821   NA
#20 b          10   0.594    0.883

或使用data.table

custom_mean <- function(x) ifelse(sum(!is.na(x)) > 1, mean(x, na.rm = T), NA)
setDT(df)[, roll_mean3 := rollapplyr(shift(value), width = 3, fill = NA, FUN = custom_mean), by = subject]
df
#   subject day      value   roll_mean3
#1:       a   1 -0.6264538           NA
#2:       a   2  0.1836433           NA
#3:       a   3 -0.8356286 -0.221405243
#4:       a   4  1.5952808 -0.426146366
#5:       a   5  0.3295078  0.314431838
#6:       a   6 -0.8204684  0.363053321
#7:       a   7  0.4874291  0.368106730
#8:       a   8  0.7383247 -0.001177187
#9:       a   9  0.5757814  0.135095124
#10:       a  10 -0.3053884  0.600511703
#11:       b   1  1.5117812           NA
#12:       b   2  0.3898432           NA
#13:       b   3 -0.6212406  0.950812202
#14:       b   4 -2.2146999  0.426794608
#15:       b   5         NA -0.815365744
#16:       b   6         NA -1.417970234
#17:       b   7         NA           NA
#18:       b   8  0.9438362           NA
#19:       b   9  0.8212212           NA
#20:       b  10  0.5939013  0.882528703

Answer 2

使用ave对每个主题分别运行rollapply。然后，在使用rollapply时，请注意width可以是一个包含偏移量矢量的列表，因此list(-seq(3))表示前3个元素。有关参数的更多信息，请参见?rollapply。

Mean <- function(x) if (sum(!is.na(x)) >= 2) mean(x, na.rm = TRUE) else NA
roll <- function(x)  rollapply(x, list(-seq(3)), Mean, fill = NA, partial = TRUE)
transform(df, roll = ave(value, subject, FUN = roll))

Answer 3

这可能不是最优雅或可扩展的解决方案，但确实提供了预期的结果：

df %>%
  group_by(subject) %>%
  mutate(n_values = 3 - is.na(lag(value, 1)) - is.na(lag(value, 2)) - is.na(lag(value, 3)),
         roll_mean = ifelse(
           n_values >= 2,
           (coalesce(lag(value), 0) + coalesce(lag(value, 2), 0) + coalesce(lag(value, 3), 0)) / n_values,
           NA)
  )

说明：这是一个dplyr管道，首先按主题分组，以便尊重分组。接下来，mutate中有两个计算值：

n_values对前3行中的非NA值进行计数，每个NA值等于3减1。上一行使用lag访问。
roll_mean是有条件的，使用ifelse：如果n_values至少等于2，则可以计算平均值。它将前面的3个值相加，使用coalesce将NA替换为0。将总和除以n_values得到平均值。如果n_values < 2，则返回NA。

面板数据的滚动平均值（有一些详细信息）

3 个答案: