0

我有不平衡的面板数据，并希望在列（时间序列“日期”）中报告过去 36 个月的每个观察结果的行和（MRAR）：

dput(ER)

NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, -4.91111111111111, NA, NA, -6, 
NA, NA, NA, -1.31111111111111, NA, NA, NA, -5.95555555555556, 
-5.73333333333333, -5.75555555555556, -5.86666666666667, 
-5.33333333333333, -5.35555555555556, NA, -5.22222222222222, 
-5.17777777777778, -5.28888888888889, -5.26666666666667)), 
.Names = c("ER.08.2007", "ER.09.2007", "ER.10.2007", "ER.11.2007", "ER.12.2007", "ER.01.2008", 
"ER.02.2008", "ER.03.2008", "ER.04.2008", "ER.05.2008", "ER.06.2008", 
"ER.07.2008", "ER.08.2008", "ER.09.2008", "ER.10.2008", "ER.11.2008", row.names = c(NA, 
-3530L), class = "data.frame")

str(ER)
'data.frame':   3530 obs. of  120 variables:
 $ ER.08.2007: num  NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
 $ ER.09.2007: num  NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
 $ ER.10.2007: num  NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...

我尝试了以下方法：

MRAR_3y <- as.data.frame(mat.or.vec(nrow(ER), length(dates)))

for (i in seq(1,length(dates)-36))
{
  MRAR_3y[,i] <- rowSums(ER[,c(seq(i,(i+35)))], na.rm=FALSE)
}

所需的 MRAR_3y 数据框给出了过去 36 个月的 ER 的总和但是，上面的代码返回以下内容：

> str(MRAR_3y)
'data.frame':   3530 obs. of  120 variables:
 $ V1  : num  NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
 $ V2  : num  NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
 $ V59 : num  NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
 $ V60 : num  NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
 $ V61 : num  NA NA NA NA -53.9 ...
 $ V62 : num  NA NA NA NA -55.6 ...
 $ V63 : num  NA NA NA NA -53.9 ...
 $ V64 : num  NA NA NA NA -53.7 ...

因此，甚至在前 36 个日期列之前就有一些值。如果我查看（MRAR_3y），则 df 中有一些“inf”条目。

这个问题与围绕滚动和的几个线程有关，即R dplyr rolling sum

非常感谢您的帮助，Wilhelm Fantastisch

4

2 回答 2

2

您可以zoo rollsum使用 Andrew 的示例数据查看

x <- sample(10,100,replace=TRUE)
zoo:rollsum(x,36)

181 181 179 180 180 182 184 183 181 182 187 189 192 191 187 196 200 201
于 2017-08-29T17:42:00.280 回答
1

一种简单的方法是对累积和进行差分。这是一个示例，但您需要根据您的数据对其进行调整。

x <- sample(10,100,replace=TRUE)

L <- length(x)
W <- 36

cumsum(x)[-c(1:W)] - cumsum(x)[-c((L-W+1):L)]   

[1] 181 181 179 187 186 182 176 173 181 173 167 170 175 174 175 181 180 184 186... etc
于 2017-08-29T16:54:11.710 回答