Question

我正在处理R数据帧

带列 GROUP_COL | TIME| VALUE

。时间是有序的，值是数字，而col是我想对数据进行分组的分类变量。我的目标是

由GROUP_COL变量组成的第一组
然后，按TIME的顺序
，然后使用公式value = 0.1 * previous_value + 0.9 * value为每一行计算每个组中值的加权平均值。如果没有先前的值，请保留该值。
该加权值应存储在单独的列WEIGHTED中。

到目前为止，我尝试的是：使用dplyr，我使用lag（）创建了一个先前值的向量

weighted_avg_with_previous <- function(.data, lag_weight=0.1) {
  # get previous values
  lag_val <- lag(.data$VALUE, n = 1L, default = 0, order_by = .data$TIME)

  # give each value a weight 0.9 for current value and 0.1 for previous value
  weighted = (1 -lag_weight) * .data$VALUE + lag_weight * lag_val
  return (weighted)
}

data <- data %>% 
  group_by(SALES_RESPONSIBILITY, PRODUCT_AREA, CURRENCY, FORECAST_TYPE) %>% 
  arrange(HORIZON, .by_group=TRUE) %>% 
  mutate(WEIGHTED_VALUE = weighted_avg_with_previous(0.1))

但是，mutate语句引发错误。如何使weighted_avg_with_previous函数在单个组中运行？

示例：

    GROUP | TIME| VALUE | WEIGHTED VALUE
    _____________________________________
     A    |  1  |   1   |     1
     A    |  2  |   2   |     1.9
     A    |  3  |   3   |     2.9
     A    |  4  |   4   |     3.9
     B    |  1  |   3   |     3
     B    |  2  |   7   |     6.6
     B    |  3  |   -4  |     -3.3
     ...

最好，朱莉娅

Answer 1

library(tidyverse)    
df <- structure(list(GROUP = c("A", "A", "A", "A", "B", "B", "B"),
    TIME = c(1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L), VALUE = c(1L, 2L, 3L,
    4L, 3L, 7L, -4L)), row.names = c(NA, -7L),  class = c("tbl_df",
"tbl", "data.frame"))


 df %>%
      group_by(GROUP) %>%
      mutate(previous.value = lag(VALUE)) %>%
      mutate(weighted.value = ifelse(is.na(previous.value),VALUE, 0.1*previous.value + 0.9*VALUE)) %>%
      select(-previous.value)

第一个mutate()语句为滞后的value创建一个新变量，第二个语句创建的weighted.value等于0.1*previous.value + 0.9*value或value（如果{{ 1}}为空。

输出：

previous.value

R数据框：逐组创建加权平均值

1 个答案: