应用滚动函数生成数据框列表（或合并的单个数据框）。

Question

两个最常用的滚动函数（据我所知）分别是zoo :: rollapply和 data.table :: frollapply()。

然而，两者都似乎无法运行生成数据框每步的函数，并将它们作为列表或单个rbind数据帧返回。

以一个微不足道的例子为例，如果我有一个函数，它仅返回一个微不足道的数据框，并在滚动函数中调用它，我期望得到：

f <- function(x) {
  data.frame(a = LETTERS[x], b = x)
}

# will be called twice, with inputs 1:2 and 2:3.
myrollapply(1:3, n = 2, FUN = f)
#> [[1]]
#>   a b
#> 1 A 1
#> 2 B 2
#>
#> [[2]]
#>   a b
#> 1 B 2
#> 2 C 3
#>
#> -- OR --
#> 
#>   a b
#> 1 A 1
#> 2 B 2
#> 3 B 2
#> 4 C 3

（如果您感兴趣的话，我的真正用例是通过一个日期向量（或必要时使用列表），然后调用一个外部API来返回表格数据。由于API的限制，我不能一次性完成所有任务，并且必须多次调用API以获取所需内容。我的最终目标是将从API获取的所有数据框整合到一个单独的数据框中。）

（这似乎在zoo和data.table上不可能实现：）

（zoo似乎不允许将列表作为zoo对象，这妨碍了它们作为输入或输出的使用。如果函数返回一个裸数据框，输出似乎会rbind转置版本的各个数据框（此外，输出是一个矩阵，而不是数据框，这是不可接受的）。）

zoo::rollapply(c(1, 2, 3),
               width = 2,
               FUN = function(x) {data.frame(a = 1:3)})
#>      a1 a2 a3
#> [1,]  1  2  3
#> [2,]  1  2  3

zoo::rollapply(data.frame(a = c(1, 2, 3)),
               width = 2,
               FUN = function(x) {data.frame(a = 1:3)})
#>      a
#> [1,] 1
#> [2,] 1
#> [3,] 2
#> [4,] 2
#> [5,] 3
#> [6,] 3

zoo::rollapply(c(1, 2, 3),
               width = 2,
               FUN = function(x) {list(data.frame(a = 1:3))})
#> Error in zoo(do.call("c", dat), index(data)[ix], attr(data, "frequency")) : 
#>   “x” : attempt to define invalid zoo object

zoo::rollapply(list(1, 2, 3),
               width = 2,
               FUN = function(x) {data.frame(a = 1:3)})
#> Error in zoo(data) : “x” : attempt to define invalid zoo object

使用 data.table::frollapply，问题更容易理解：返回值必须是数字（或可转换为数字）。

data.table::frollapply(c(1, 2, 3), n = 2, FUN = function(x) {data.frame(a = 1:3)})
#> Error in data.table::frollapply(c(1, 2, 3), n = 2, FUN = function(x) { : 
#>   frollapply: results from provided FUN are not of type double

是否有一个包或方法可以处理这个特定的情况? 我目前正在使用for-loop手动处理，但怀疑可能有更好的、更像R的解决方案。

- Wasabi

Answer 1

1) 在指数上运行rollapply，然后使用apply。

library(zoo)

f <- function(x) data.frame(a = LETTERS[x], b = x)
ii <- rollapply(1:3, 2, c)
apply(ii, 1, f)

提供：

[[1]]
  a b
1 A 1
2 B 2

[[2]]
  a b
1 B 2
2 C 3

2) 这也行：

L <- list()
junk <- rollapply(1:3, 2, function(x, i = x[1]) L[[i]] <<- f(x))
L

提供：

[[1]]
  a b
1 A 1
2 B 2

[[2]]
  a b
1 B 2
2 C 3

3) 另一种方法是在语言上进行计算。

s <- rollapply(1:3, 2, function(x) sprintf("f(c(%s))", toString(x)))
lapply(s, function(x) eval(parse(text = x)))

提供：

[[1]]
  a b
1 A 1
2 B 2

[[2]]
  a b
1 B 2
2 C 3

- G. Grothendieck

Answer 2

序列来拯救:

## window and number
w <- 2
n <- 2

## generate sequence
s <- rep(seq_len(w)) + rep(seq.int(0, n-1), each=w)

f(s)
#  a b
#1 A 1
#2 B 2
#3 B 2
#4 C 3

- thelatemail

Answer 3

一个简单的滚动切片函数 :)

roll_slice <- function(x, w, s){
    #' w: window size
    #' s: step size
    embed(x, w)[seq(1, length(x) - w + 1, by = s), rev(seq_len(w))]
}

apply(roll_slice(c(1, 2, 3), 2, 1), 1, f)
# [[1]]
#   a b
# 1 A 1
# 2 B 2
# 
# [[2]]
#   a b
# 1 B 2
# 2 C 3

- mt1022

Answer 4

您可以使用lapply应用自己的滚动函数：

val <- 1:3
k <- 2
lapply(seq_along(head(val, -(k-1))), function(x) f(val[x:(x+k-1)]))

# [[1]]
#  a b
#1 A 1
#2 B 2

#[[2]]
#  a b
#1 B 2
#2 C 3

另一个例子 -

val <- 1:5
k <- 3
lapply(seq_along(head(val, -(k-1))), function(x) f(val[x:(x+k-1)]))

# [[1]]
#  a b
#1 A 1
#2 B 2
#3 C 3

#[[2]]
#  a b
#1 B 2
#2 C 3
#3 D 4

#[[3]]
#  a b
#1 C 3
#2 D 4
#3 E 5

- Ronak Shah