按组进行滚动/移动平均值

Question

如何生成分组数据的滚动均值。以下是数据：

set.seed(31)
dd<-matrix(sample(seq(1:20),30,replace=TRUE),ncol=3)

添加一个组标识符，并按照组标识符排序。

du<-sample(seq(1:4),10,replace=TRUE)
d<-cbind(du,dd)
d<-d[order(d[,1]),]

这将提供滚动平均值，但忽略组边界。

d_roll_mean <- apply(d[,2:4], 2, 
                   function(x) {
                     rollapply(zoo(x), 3, mean, partial=TRUE, align='right')
                   }
)

这会产生以下结果。

# cbind(d,d_roll_mean)
# [1,]  1  3  3 12  3.000000  3.000000 12.000000
# [2,]  2 10 13  8  6.500000  8.000000 10.000000
# [3,]  2 17  2 17 10.000000  6.000000 12.333333
# [4,]  3 14  6  3 13.666667  7.000000  9.333333
# [5,]  3  6 20  1 12.333333  9.333333  7.000000
# [6,]  3  1 16 19  7.000000 14.000000  7.666667
# [7,]  3 19  2 11  8.666667 12.666667 10.333333
# [8,]  4 12  1  9 10.666667  6.333333 13.000000
# [9,]  4 10 13 12 13.666667  5.333333 10.666667
# [10,]  4  8 20  7 10.000000 11.333333  9.333333  

这里的目标是按组边界进行滚动平均。

# Desired
# [1,]  1  3  3 12  3.000000  3.000000 12.000000
# [2,]  2 10 13  8 10.000000 13.000000  8.000000
# [3,]  2 17  2 17 13.500000  7.500000 12.500000
# [4,]  3 14  6  3 14.000000  6.000000  3.000000
# [5,]  3  6 20  1 10.000000 13.000000  2.000000
# [6,]  3  1 16 19  7.000000 14.000000  7.666667
# [7,]  3 19  2 11  8.666667 12.666667 10.333333
# [8,]  4 12  1  9 12.000000  1.000000  9.000000
# [9,]  4 10 13 12 11.000000  7.000000 10.500000
# [10,]  4  8 20  7 10.000000 8.000000  9.333333

这很接近，但是它生成的是一个因子列表，而不是一个矩阵。

doApply <- function(x) {
  apply(x, 2, 
        function(y) {
          rollapply(zoo(y), 3, mean, partial=TRUE, align='right')
        })
}

d2_roll_mean <- by(d[,2:4], d[,1], doApply)

以下是回答这个问题的一些答案，以下是它们在执行时间方面的比较：

set.seed(31)

nrow=20000
ncol=600
nun=350
nValues = 20
dd<-matrix(sample(seq(1:nValues),nrow*ncol,replace=TRUE),ncol=ncol)
du<-sample(seq(1:nun),nrow,replace=TRUE)
d<-cbind(du,dd)
d<-d[order(d[,1]),]
library(zoo)
doApply <- function(x) {
  apply(x, 2, 
        function(y) {
          rollapply(zoo(y), 3, mean, partial=TRUE, align='right')
        })
}
library(data.table)
library(caTools)

fun1<-function(d) {by(d[,-1], d[,1], doApply)}
fun2<- function(d){
  DT <- data.table(d, key='du')
  DT[, lapply(.SD, function(y) 
    runmean(y, 3, alg='fast',align='right')), by=du]
}

system.time(d2_roll_mean <- fun1(d))
system.time(d2_roll_mean2 <- fun2(d))

时间表明，使用数据表比rollapply快大约10倍。

          user   system  elapsed 
fun1  1048.910    0.378 1049.158 
fun2   107.296    0.097  107.392 

我不理解“equality”，但通过检查它们似乎是相同的...

d2a<-do.call(rbind,d2_roll_mean)
d2b<-cbind(1,d2a)
d2c<-data.table(d2b)
setnames(d2c,names(d2c),names(d2_roll_mean2))

all.equal(d2c,d2_roll_mean2)

所有等于的输出结果为：

[1] "Attributes: < Length mismatch: comparison on first 1 components >"
[2] "Component “du”: Mean relative difference: 175.6631"               

当以上方法应用于数据时，会生成以下错误。

Error in `[<-`(`*tmp*`, (k2 + 1):n, , value = 2) : 
  subscript out of bounds 

这个错误是由于某些因素行数太少导致的。这些行被删除后，程序正常运行。参考：如何删除成员少于n个的因子

- user3969377

Answer 1

使用data.table和caTools

。

library(data.table)
library(caTools)
DT <- data.table(d, key='du')
DT[, lapply(.SD, function(y) 
       runmean(y, 3, alg='fast',align='right')), by=du]

更新

如果你想在现有数据集中创建新的列：

 nm1 <- paste0('V', 2:4)
 nm2 <- paste0("V", 4:6)
 DT[, (nm1):=lapply(.SD, as.numeric), .SDcols=nm1][,
      (nm2):=lapply(.SD, function(y) runmean(y, 3, alg='fast',
                             align='right')), by=du]

- akrun

Answer 2

唯一缺少的是do.call(rbind,d2_roll_mean)。添加原始数据：

cbind(d,do.call(rbind,d2_roll_mean))

编辑：我用system.time()测试了一个更大的例子，它确实需要很长时间：

set.seed(31)
dd <- matrix(sample(seq(1:20),20000*500,replace=TRUE),ncol=500)
du <- sample(seq(1:350),20000,replace=TRUE)
d <- cbind(du,dd)
d <- d[order(d[,1]),]

system.time(d2_roll_mean <- by(d[,-1], d[,1], doApply))
       User      System      elapsed 
     399.60        0.57       409.91

by()和apply()不是最快的函数。实际上，通过使用for循环遍历列，并依靠d按ID排序的事实，以暴力方式执行操作可能会更快。

- Stephan Kolassa

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如果我有20000行，500列和350个组ID，效率如何？是否有更快的不同方法？ - user3969377

我看到其他人使用“filter”，这可能比rollapply更快。 - user3969377

你在用什么机器？我走开了，但已经超过7分钟了……我要去吃午饭了，希望我回来的时候它已经完成了… - user3969377