从固定起点开始的滚动均值（按组）

Question

假设您有以下数据框：

set.seed(100)
Pts <- floor(runif(20, 0, 10))
Individual <- c(rep("Adam",5), rep("Ben",5), rep("Charlie",5), rep("Daisy",5))
Date <- c(rep(seq(as.Date("2015-01-01"), as.Date("2015-01-05"), "days"), 4))
RollMean <- rep(NA,20)

df <- data.frame(Pts, Individual, Date, RollMean)

我希望能够计算每一行中个人的Pts平均RollMean，但仅包括最早日期和当前行日期之间的条目。

例如：

df$RollMean[3] = (5+2+3)/3
df$RollMean[4] = (5+2+3+0)/4
df$RollMean[7] = (8+4)/2

我尝试使用TTR包中的SMA()等函数，然后使用ave按组进行排序，例如：

df$RollMean <- ave(df$Pts, df$Individual, FUN= function(x) SMA(x, n))

但是我需要事先指定 n，这取决于正在处理的行R。

有什么代码可以生成我想要的滚动平均值吗？

- Will T-E

Answer 1

你可以尝试：

library(data.table)

setDT(df)[,cumsum(Pts[order(Date)])/seq(.N), Individual]

- Colonel Beauvel

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非常感谢，这个很好用。如果我想在TTR中使用一些更复杂的移动平均函数，比如EMA()和WMA()，有没有一种方法可以将它们整合进来，而不需要手动模拟/分解这些计算？ - Will T-E

Answer 2

以下是几种替代方案： 1) 不使用任何包：

transform(df, Rollmean = ave(Pts, Individual, FUN = function(x) cumsum(x) / seq_along(x)))

2) 另一种方法是使用zoo包的rollmeanr函数并指定一个宽度向量：

library(zoo)
Rollmean <- function(x) rollapplyr(x, seq_along(x), mean))
transform(df, Rollmean = ave(Pts, Individual, FUN = Rollmean)

- G. Grothendieck