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我正在尝试按类别在滚动窗口中应用一个函数（比如标准偏差）：

我有以下数据：

cat = c("A", "A", "A", "A", "B", "B", "B", "B") 
year = c(1990, 1991, 1992, 1993, 1990, 1991, 1992, 1993) 
value = c(2, 3, 5, 6, 8, 9, 4, 5) 
df = data.frame(cat, year, value)

我想创建一个新列（比如 sd），通过 cat 估计两年窗口内的标准偏差。

这是我正在考虑的结果：

在此处输入图像描述

关于如何实现这一目标的任何建议？

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可以通过使用包中rollapply的来完成zoo：

library(zoo)

cat = c("A", "A", "A", "A", "B", "B", "B", "B") 
year = c(1990, 1991, 1992, 1993, 1990, 1991, 1992, 1993) 
value = c(2, 3, 5, 6, 8, 9, 4, 5) 
df = data.frame(cat, year, value)

df$stdev <- unlist(by(df, df$cat, function(x) {
  c(NA, rollapply(x$value, width=2, sd))
}), use.names=FALSE)

print(df)
##   cat year value     stdev
## 1   A 1990     2        NA
## 2   A 1991     3 0.7071068
## 3   A 1992     5 1.4142136
## 4   A 1993     6 0.7071068
## 5   B 1990     8        NA
## 6   B 1991     9 0.7071068
## 7   B 1992     4 3.5355339
## 8   B 1993     5 0.7071068

如果您ddply更愿意使用plyr函数而不是by：

df$stdev <- ddply(df, .(cat), summarise, 
                  stdev=c(NA, rollapply(value, width=2, sd)))$stdev

作为一个云雀，我对上述两种方法以及@thelatemail在此答案下方的评论线程中指出system.time的方法进行了（多次）比较（从数据框的“新”副本开始）。ave

df <- data.frame(cat, year, value)
system.time(df$stdev <- with(df, ave(value, cat, FUN=function(x) c(NA, rollapply(x, width=2, sd)))))

df <- data.frame(cat, year, value)
system.time(df$stdev <- unlist(by(df, df$cat, function(x) c(NA, rollapply(x$value, width=2, sd))), use.names=FALSE))

df <- data.frame(cat, year, value)
system.time(df$stdev <- ddply(df, .(cat), summarise, stdev=c(NA, rollapply(value, width=2, sd)))$stdev)

ave和方法都by采用：

   user  system elapsed 
  0.002   0.000   0.002

ddply版本需要：

   user  system elapsed 
  0.004   0.000   0.004

并不是说速度在这里真的是一个问题，但看起来ave和by版本是最有效的方法。

于 2014-04-01T01:54:00.003 回答