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这些年来我已经多次遇到这个问题，所以也许我只是误解了一些东西，或者只是对此很傻。在对不规则时间序列进行滚动平均时，我遇到了一个奇怪的问题。在这里可以很好地概述包和简单脚本中的可用方法：计算 R 中的移动平均线

我可能误读了其中的一些，但我看到了处理不规则时间序列的问题。例如，zoo包中滚动均值的常用方法要求每个数据具有唯一值。但在这种情况下，这不是滚动平均值，而是每个时间单位平均值的滚动平均值 - 时间单位较少的数据点对平均值的影响比具有更多的数据点的影响更大。

在我看来，真正的移动平均线不需要使用聚合，而是需要使用每个计算点的分布。

鉴于我有以下数据框或不规则值，我怎样才能最好地为每个值创建移动平均度量。

df <- data.frame(year = c(rep(2000,3),rep(2001,1),rep(2004,4),rep(2005,3),+
      rep(2006,3),rep(2007,1),rep(2008,2),rep(2009,6),rep(2010,8)),+
      value1=rnorm(31), value2=rnorm(31), value3=rnorm(31))

我通过子集找到了一种简单的方法，我将把它作为初始答案发布，但这在有限的情况下有效，并且每次都需要定制。我想知道什么是通用解决方案。此外，如果有人能够评论在滚动均值计算中使用平均值与分布平均值的做法，那将非常有帮助。谢谢！

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2 回答 2

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不规则时间序列的滑动或滚动窗口内的计算可以通过在 non-equi join 中聚合的能力来解决。

有许多类似的问题，例如，r 根据值（不是行数或日期/时间变量）计算带有窗口的滚动平均值或不规则时间序列的滚动回归。

但是，这个问题是不同的，因此值得单独回答。从OP 自己的回答可以得出结论，OP 正在寻找一个居中的滚动窗口。此外，还要计算几列的滚动平均值。

library(data.table)
cols <- c("value2", "value3")
setDT(df)[SJ(year = (min(year) + 2):(max(year) - 2))[, c("start", "end") := .(year - 2, year + 2)],
   on = .(year >= start, year < end),
   c(.(year = i.year), lapply(.SD, mean)), .SDcols = cols, by = .EACHI][, -(1:2)]

   year      value2      value3
1: 2002  0.57494219 -0.53001134
2: 2003  0.33925292  0.75541896
3: 2004 -0.05834453  0.23987209
4: 2005  0.17031099  0.13074666
5: 2006  0.05272739  0.09297215
6: 2007 -0.12935805 -0.38780964
7: 2008  0.19716437 -0.11587017

结果与 OP 自己的 result 相同rmeans。

数据

set.seed(123)   # ensure reproducible sample data
df <- data.frame(
  year = rep(2000:2010, c(3, 1, 0, 0, 4, 3, 3, 1, 2, 6, 8)),
  value1 = rnorm(31), value2 = rnorm(31), value3 = rnorm(31))
于 2019-03-04T18:15:39.797 回答
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所以这是我想出的简单子集。如果有人发现自己发现相同的问题，可能会有所帮助：

df <- data.frame(year = c(rep(2000,3),rep(2001,1),rep(2004,4),rep(2005,3), +
rep(2006,3),rep(2007,1),rep(2008,2),rep(2009,6),rep(2010,8)), +
value1=rnorm(31), value2=rnorm(31), value3=rnorm(31))

rmeans <- data.frame()
for (i in (min(df$year)+2):(max(df$year)-2)){
  rmeans <- rbind(rmeans, data.frame(year=i,as.data.frame.list(colMeans(df +
[df$year>=(i-2)&df$year<(i+2),-c(1,2)]))))
}
于 2017-01-29T12:22:31.940 回答