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谢谢你的帮助！我正在处理时间序列数据并尝试识别发生观察的计数，同时使用 R 中的 rollapply 函数。为了澄清，这里有一些代码：

# Sample Data
dates <- c("2014-01-01","2014-01-02","2014-01-03","2014-01-04","2014-01-05",
       "2014-01-06","2014-01-07","2014-01-08","2014-01-09","2014-01-10")
data <- c(20,12,31,26,22,22,31,10,22,23)
xts.object <- as.xts(data,as.Date(dates))

# Apply 4-Day Min
rollMin <- rollapply(xts.object,4,min)
xts.object2 <- cbind(xts.object,rollMin)

# Desired Output
desiredOutput <- c(NA,NA,NA,3,4,1,2,1,2,3)
xts.object3 <- cbind(xts.object2,desiredOutput)
colnames(xts.object3) <- c("data","rollMin","desiredOutput")

在此处输入图像描述

desiredOutput 的前 3 个观察值是 NA，因为为 rollapply 函数选择的窗口大小设置为 4。在第 4 次观察中，最小值为 12，并且已经持续了 3 天，因此 desiredOutput 在 2014-01- 显示为 3 04.

再次感谢！

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你也可以rollapply在这里使用。which.min将返回最小值的索引。要获得天数范围，您必须通过索引减小窗口大小（+ 1，因为在 R 索引中从 1 开始）。

rollapply(xts.object,4,function(x)NROW(x)-which.min(x)+1)
#           [,1]
#2014-01-01   NA
#2014-01-02   NA
#2014-01-03   NA
#2014-01-04    3
#2014-01-05    4
#2014-01-06    2
#2014-01-07    3
#2014-01-08    1
#2014-01-09    2
#2014-01-10    3
于 2014-03-31T20:47:55.710 回答