rollapplyr на недостающие записи, связанные по дате - PullRequest
Новая
       31

rollapplyr на недостающие записи, связанные по дате

0 голосов
/ 06 октября 2018

Как применить rollapplyr к следующим данным, чтобы они были чувствительны к полю даты?Потому что в настоящее время я могу применить переход (слепой к дате) над набором данных с помощью, например.Период в 4 квартала и минимум 2 наблюдения в 4 кварталах. 

#creating the data
   set.seed(123)
    data.frame(id=c(1,1,1,1,1,2,2,2,2,2), 
               date=as.Date(as.character(c(20040930, 20041231, 20050331, 20050630, 20050930, 20040930, 20050331, 20050630, 20051231, 20060331)), format = "%Y%m%d"),
               col_a=round(runif(10, 0, 100),0),
               col_b=round(runif(10, 0, 100),0))

   id       date col_a col_b
1   1 2004-09-30     3    10
2   1 2004-12-31     8     5
3   1 2005-03-31     4     7
4   1 2005-06-30     9     6
5   1 2005-09-30     9     1
6   2 2004-09-30     0     9
      <missing>
7   2 2005-03-31     5     2
8   2 2005-06-30     9     0
      <missing>
9   2 2005-12-31     6     3
10  2 2006-03-31     5    10

Это то, что я пытался до сих пор, но это не будет учитывать отсутствующие записи, например.запись id = 2 2005-09-30. 

library(zoo)
data %>%
  group_by(id) %>% 
  mutate(score = (col_a + col_b) / rollapplyr(col_b, 4, mean, fill=NA, by.column=TRUE, partial=2)) %>% 
  ungroup %>% select(id, date, col_a, col_b, score)

И это то, что я получил после применения вышеуказанной функции 

      id date       col_a col_b score
   <dbl> <date>     <dbl> <dbl> <dbl>
 1     1 2004-09-30     3    10 NA   
 2     1 2004-12-31     8     5  1.73
 3     1 2005-03-31     4     7  1.5 
 4     1 2005-06-30     9     6  2.14
 5     1 2005-09-30     9     1  2.11
 6     2 2004-09-30     0     9 NA   
 7     2 2005-03-31     5     2  1.27
 8     2 2005-06-30     9     0  2.45
 9     2 2005-12-31     6     3  2.57
10     2 2006-03-31     5    10  4

Однако я ожидаю, что она примет во вниманиеСам пропавший квартал автоматически.Это мой ожидаемый вывод 

       id date       col_a col_b score
   <dbl> <date>     <dbl> <dbl> <dbl>
 1     1 2004-09-30     3    10 NA   
 2     1 2004-12-31     8     5  1.73
 3     1 2005-03-31     4     7  1.5 
 4     1 2005-06-30     9     6  2.14
 5     1 2005-09-30     9     1  2.11
 6     2 2004-09-30     0     9 NA   
                <missing>
 7     2 2005-03-31     5     2  1.27
 8     2 2005-06-30     9     0  2.45
                <missing>
 9     2 2005-12-31     6     3  **5.4**
10     2 2006-03-31     5    10  **3.46**

Обратите внимание, что «» не будет отображаться в выводе, я просто поставил для наглядности.Так, например.строка 10 будет использовать только записи строк 8, 9 и 10, поскольку отсутствующая строка также считается строкой.Как мне этого добиться?

Обратите внимание, например.для строки 10 следует использовать n = 3 для усреднения, а не n = 4, поскольку оно не должно включать пропущенные строки.

1 Ответ

0 голосов
/ 06 октября 2018

Одним из вариантов будет создание complete строк «даты» для всех «идентификаторов» перед group_by

library(tidyverse)
library(zoo)
complete(data, id, date, fill = list(col_a = 0, col_b = 0)) %>% 
      group_by(id) %>% 
      mutate(score = (col_a + col_b) / 
         rollapplyr(col_b, 4, sum, fill=NA, by.column=TRUE, partial=2)) %>% 
      ungroup %>% 
      select(id, date, col_a, col_b, score) %>%
      right_join(data)
# A tibble: 10 x 5
#      id date       col_a col_b  score
#   <dbl> <date>     <dbl> <dbl>  <dbl>
# 1     1 2004-09-30     3    10 NA    
# 2     1 2004-12-31     8     5  0.867
# 3     1 2005-03-31     4     7  0.5  
# 4     1 2005-06-30     9     6  0.536
# 5     1 2005-09-30     9     1  0.526
# 6     2 2004-09-30     0     9 NA    
# 7     2 2005-03-31     5     2  0.636
# 8     2 2005-06-30     9     0  0.818
# 9     2 2005-12-31     6     3  1.8  
#10     2 2006-03-31     5    10  1.15

данными 

data <- structure(list(id = c(1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2),
  date = structure(c(12691, 
 12783, 12873, 12964, 13056, 12691, 12873, 12964, 13148, 13238
 ), class = "Date"), col_a = c(3, 8, 4, 9, 9, 0, 5, 9, 6, 5), 
col_b = c(10, 5, 7, 6, 1, 9, 2, 0, 3, 10)), row.names = c(NA, 
 -10L), class = "data.frame")
...