按组计算的7天移动平均值 - R

Question

我有一个包含多个分类变量的每日数据，存储为数据框：

YYYYMM    Date         ID    Count
201401    01/01/2014   A     151
201401    01/01/2014   B     68
201401    01/01/2014   C     487
201401    02/01/2014   A     198
201401    02/01/2014   B     97
201401    02/01/2014   C     403

我试图使用ggplot绘制移动平均线，并将其与实际值进行比较。

我想要做的是在我的数据框中创建第五列，其中包含平均值。

我尝试了这个解决方案（在此处找到：Constructing moving average over a categorical variable in R）

df$Mean<-0
library(plyr)
library(zoo)
ddply(
      df, "ID",
       transform,
        df$Mean<-rollmean(Count, 7, na.pad=TRUE)
     )

它可以运行，但是它计算了数据框中每一列的均值，并在现有的数据框内创建了另一个数据框，因此最终得到的结果类似于这样：

YYYYMM  Date        ID  Count  Mean.YYYYMM  Mean.Date   Mean.ID  Mean.Count
201401  01/01/2014  A   151    201401       01/01/2014  B        58.90
201401  01/01/2014  B   68     201401       01/01/2014  B        62.05
201401  01/01/2014  C   487    201401       01/01/2014  B        61.84
201401  02/01/2014  A   198    201401       01/01/2014  B        58.02
201401  02/01/2014  B   97     201401       01/01/2014  B        57.65
201401  02/01/2014  C   403    201401       01/01/2014  B        59.65

当我尝试绘制它时

for (var in unique(df$ID))
{
ggplot(df[df$ID==var,], aes(x=Date)) +
        geom_line(aes(y=Count),color="blue") +
        geom_line(aes(y=Mean$Count),color="grey",linetype="dashed") +
        facet_wrap(~ID) +
        theme_bw()
}

我收到了一个错误消息。 我想知道我错过了什么，或者是否有其他方法可以解决这个问题？

- Adam Khan

Answer 1

您没有提供足够的数据来创建组内的每周滚动平均值，但原则上可以按照以下方式处理：

library(tidyverse)
library(zoo)

my_data <- my_data %>% 
  group_by(ID) %>% 
  mutate(roll_mean = rollmean(Count, 2, na.pad = T))

使用 dplyr ，您可以通过 group_by 您的ID变量，然后创建一个具有滚动均值的新列。然后，您可以使用标准的 ggplot2 语法绘制图表：

ggplot(my_data, aes(Date, Count, group = 1)) +
  geom_line(colour = "blue") +
  geom_point(colour = "blue") +
  geom_point(aes(y = roll_mean), colour = "red") +
  facet_wrap(~ID)
#> Warning: Removed 3 rows containing missing values (geom_point).

数据

zzz <- "YYYYMM    Date         ID    Count
201401    01/01/2014   A     151
201401    01/01/2014   B     68
201401    01/01/2014   C     487
201401    02/01/2014   A     198
201401    02/01/2014   B     97
201401    02/01/2014   C     403"

my_data <- read_table(zzz)

- Thomas K

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在尝试这个操作时，我一直遇到错误，直到看到了你的答案并意识到我需要添加na.pad = T。谢谢！ - Andrew Brēza