Как вычислить среднее значение n значений вокруг значения с R? - PullRequest
Новая
       8

Как вычислить среднее значение n значений вокруг значения с R?

0 голосов
/ 14 апреля 2020

Допустим, у нас есть вектор c(3,6,1,5,8,2,4), и для каждого значения я хочу получить среднее значение для подвектора 2 предыдущих значений и 3 апостериорных значений (поэтому N для среднего будет 2+ 1 + 3 = 6). 

3 --> NA NA 3 6 1 2 --> NA
6 --> NA 3 6 1 5 8 --> NA
1 -->  3 6 1 5 8 2 --> 4.166667
5 -->  6 1 5 8 2 4 --> 4.333333
8 -->  1 5 8 2 4 NA --> NA
2 -->  5 8 2 4 NA NA --> NA
4 --> ... NA --> NA

, поэтому интересующий меня вывод - NA NA 4.17 4.33 NA NA. (может быть, с экстремальными значениями есть и другие опции, такие как меньшее значение 3 --> 3 6 1 2 --> 3 или вложение нулей с помощью NA ...?)

Предположим теперь, что у меня есть фрейм данных со столбцом в качестве входного вектора data.frame(x = c(3,6,1,5,8,2,4)) и теперь я хочу построить еще один столбец, например, выходной вектор, поэтому фрейм выходных данных будет data.frame(x = c(3,6,1,5,8,2,4), y = c(NA, NA, 4.17, 4.33, NA, NA)).

Есть ли функции для этого, может быть, с базой R, tidyverse, data.table или другие?

В целом, могу ли я попытаться сделать среднее не только по строкам, но и по указанному набору столбцов, поэтому, если я хочу получить среднее значение по данной строке, 2 вверх и 3 вниз (6 строк) и 5 ​​столбцов, N будет 6 * 5 = 30?

В качестве примера для этого, если я хочу среднее значение для 2 предыдущих и 3 задних ряда переменных drat и wt из mtcars: 

> mtcars
                     mpg cyl  disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
Mazda RX4           21.0   6 160.0 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4
Mazda RX4 Wag       21.0   6 160.0 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4
Datsun 710          22.8   4 108.0  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1
Hornet 4 Drive      21.4   6 258.0 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1
Hornet Sportabout   18.7   8 360.0 175 3.15 3.440 17.02  0  0    3    2
Valiant             18.1   6 225.0 105 2.76 3.460 20.22  1  0    3    1
Duster 360          14.3   8 360.0 245 3.21 3.570 15.84  0  0    3    4
Merc 240D           24.4   4 146.7  62 3.69 3.190 20.00  1  0    4    2
Merc 230            22.8   4 140.8  95 3.92 3.150 22.90  1  0    4    2
Merc 280            19.2   6 167.6 123 3.92 3.440 18.30  1  0    4    4
Merc 280C           17.8   6 167.6 123 3.92 3.440 18.90  1  0    4    4
Merc 450SE          16.4   8 275.8 180 3.07 4.070 17.40  0  0    3    3
Merc 450SL          17.3   8 275.8 180 3.07 3.730 17.60  0  0    3    3
Merc 450SLC         15.2   8 275.8 180 3.07 3.780 18.00  0  0    3    3
Cadillac Fleetwood  10.4   8 472.0 205 2.93 5.250 17.98  0  0    3    4
Lincoln Continental 10.4   8 460.0 215 3.00 5.424 17.82  0  0    3    4
Chrysler Imperial   14.7   8 440.0 230 3.23 5.345 17.42  0  0    3    4
Fiat 128            32.4   4  78.7  66 4.08 2.200 19.47  1  1    4    1
Honda Civic         30.4   4  75.7  52 4.93 1.615 18.52  1  1    4    2
Toyota Corolla      33.9   4  71.1  65 4.22 1.835 19.90  1  1    4    1
Toyota Corona       21.5   4 120.1  97 3.70 2.465 20.01  1  0    3    1
Dodge Challenger    15.5   8 318.0 150 2.76 3.520 16.87  0  0    3    2
AMC Javelin         15.2   8 304.0 150 3.15 3.435 17.30  0  0    3    2
Camaro Z28          13.3   8 350.0 245 3.73 3.840 15.41  0  0    3    4
Pontiac Firebird    19.2   8 400.0 175 3.08 3.845 17.05  0  0    3    2
Fiat X1-9           27.3   4  79.0  66 4.08 1.935 18.90  1  1    4    1
Porsche 914-2       26.0   4 120.3  91 4.43 2.140 16.70  0  1    5    2
Lotus Europa        30.4   4  95.1 113 3.77 1.513 16.90  1  1    5    2
Ford Pantera L      15.8   8 351.0 264 4.22 3.170 14.50  0  1    5    4
Ferrari Dino        19.7   6 145.0 175 3.62 2.770 15.50  0  1    5    6
Maserati Bora       15.0   8 301.0 335 3.54 3.570 14.60  0  1    5    8
Volvo 142E          21.4   4 121.0 109 4.11 2.780 18.60  1  1    4    2

Выход для автомобиля Lotus Europa (4-я строка в конце) будет средним значением 4,08, 4,43, 3,77, 4,22, 3,62, 3,54, 1,935, 2,14 , 1.513, 3.17, 2.77 и 3.57.

Обновление: благодаря тем, кто меня выставляет ищу "скользящее среднее".

1 Ответ

1 голос
/ 14 апреля 2020

Используйте rollmean вот так. rollmean и даже более того, rollapply, имеют ряд аргументов для настройки результата. 

library(zoo)
DF <- data.frame(x = c(3,6,1,5,8,2,4)) # test data

transform(DF, mean = rollmean(x, 5, fill = NA))
##   x mean
## 1 3   NA
## 2 6   NA
## 3 1  4.6   <-- mean(DF$x[1:5])
## 4 5  4.4   <-- mean(DF$x[2:6])
## 5 8  4.0   <-- mean(DF$x[3:7])
## 6 2   NA
## 7 4   NA

Вот вариант, в котором, если в окне меньше 5 элементов с центром в текущая точка будет принимать среднее значение того, что доступно, а не давать NA. 

transform(DF, mean = rollapply(x, 5, mean, partial = TRUE))
##   x     mean
## 1 3 3.333333   <-- mean(DF$x[1:3])
## 2 6 3.750000   <-- mean(DF$x[1:4])
## 3 1 4.600000   <-- mean(DF$x[1:5])
## 4 5 4.400000   <-- mean(DF$x[2:6])
## 5 8 4.000000   <-- mean(DF$x[3:7])
## 6 2 4.750000   <-- mean(DF$x[4:7])
## 7 4 4.666667   <-- mean(DF$x[5:7])

Чтобы получить среднее значение всего от 2 до 3 после wt и drat, мы можем использовать тот факт, что среднее среднего значения общего среднего. Использование list для аргумента width в rollapply заставляет его рассматривать вектор как смещение позиции. 

transform(mtcars, mean = rollapply((drat + wt)/2, list(seq(-2, 3)), mean, fill = NA))
...