Суммируя предыдущие 3 записи в каждой третьей строке

Question

Date Return
2000 0.1
2001 0.2
2002 0.3
2003 0.4
2004 0.5
2005 0.6
2006 0.7
2007 0.8
2008 0.9

Используя данные примера, я хотел бы создать столбец, например «Сумма за 3 года» ниже. В котором третья запись в столбце «Сумма за 3 года» представляет собой значение за предыдущие 3 года.

Date Value 3-Year Sum
2000 0.1       -
2001 0.2       -
2002 0.3       0.6
2003 0.4       -
2004 0.5       -
2005 0.6       1.5
2006 0.7       - 
2007 0.8       -
2008 0.9       2.4

Большое спасибо

Answer 1

Попробуйте это, используя al oop и индекс:

#Data
df <- structure(list(Date = 2000:2008, Return = c(0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 
0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-9L))

#Code
#Create index
seqi <- seq(3,dim(df)[1],by = 3)
#Allocate in var
df$var<- NA
#Sum
for(i in seqi)
{
  df[i,'var']<-sum(df$Return[(i-2):i],na.rm=T)
}

Вывод:

  Date Return var
1 2000    0.1  NA
2 2001    0.2  NA
3 2002    0.3 0.6
4 2003    0.4  NA
5 2004    0.5  NA
6 2005    0.6 1.5
7 2006    0.7  NA
8 2007    0.8  NA
9 2008    0.9 2.4

Для нескольких столбцов здесь подход, но необходимо выбрать столбцы и распределить результаты в другом фрейме данных. После этого их можно комбинировать. Весь код для этого следующий:

#Data
df <- structure(list(Date = 2000:2008, Return = c(0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 
0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9), Return1 = c(0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 
0.6, 0.7, 0.8, 0.9), Return2 = c(0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 
0.7, 0.8, 0.9)), row.names = c(NA, -9L), class = "data.frame")

#Function
compute <- function(x)
{
  #Code
  #Create index
  seqi <- seq(3,length(x),by = 3)
  #Create empty vector
  empty <- rep(NA,length(x))
  #Sum
  for(i in seqi)
  {
    empty[i]<-sum(x[(i-2):i],na.rm=T)
  }
  return(empty)
}

Теперь примените:

#Apply
add <- as.data.frame(apply(df[,-c(1)],2,function(x) compute(x)))
names(add) <- paste0('Dif.',names(add))
#Final df
ndf <- cbind(df,add)

  Date Return Return1 Return2 Dif.Return Dif.Return1 Dif.Return2
1 2000    0.1     0.1     0.1         NA          NA          NA
2 2001    0.2     0.2     0.2         NA          NA          NA
3 2002    0.3     0.3     0.3        0.6         0.6         0.6
4 2003    0.4     0.4     0.4         NA          NA          NA
5 2004    0.5     0.5     0.5         NA          NA          NA
6 2005    0.6     0.6     0.6        1.5         1.5         1.5
7 2006    0.7     0.7     0.7         NA          NA          NA
8 2007    0.8     0.8     0.8         NA          NA          NA
9 2008    0.9     0.9     0.9        2.4         2.4         2.4

Answer 2

A base R решение с ave():

df$Sum <- ave(df$Return, (1:nrow(df)-1) %/% 3, FUN = sum)
df$Sum[-seq(3, nrow(df), by = 3)] <- NA

#    Date Return Sum
# 1  2000    0.1  NA
# 2  2001    0.2  NA
# 3  2002    0.3 0.6
# 4  2003    0.4  NA
# 5  2004    0.5  NA
# 6  2005    0.6 1.5
# 7  2006    0.7  NA
# 8  2007    0.8  NA
# 9  2008    0.9 2.4
# 10 2009    1.0  NA
# 11 2010    1.1  NA

Данные

df <- data.frame(Date = 2000 + 0:10, Return = 1:11/10)

Answer 3

Использование data.table:

> library(data.table)
> DT <- data.table(Date = 2000:2008, Return = (1:9)/10)
> DT[, index := ceiling(seq_along(1:nrow(DT)) / 3)]
> DT[, `3-Year Sum` := .(ifelse(.I %% 3 == 0, cumsum(Return), NA)), by = index]
> DT[, index := NULL]
> DT
   Date Return 3-Year Sum
1: 2000    0.1         NA
2: 2001    0.2         NA
3: 2002    0.3        0.6
4: 2003    0.4         NA
5: 2004    0.5         NA
6: 2005    0.6        1.5
7: 2006    0.7         NA
8: 2007    0.8         NA
9: 2008    0.9        2.4

Или с функцией data.table :: frollsum.

> DT <- data.table(Date = 2000:2008, Return = (1:9)/10)
> DT[, `3-Year Sum` := ifelse(.I %% 3 == 0, frollsum(Return, n = 3), NA)]
> DT
   Date Return 3-Year Sum
1: 2000    0.1         NA
2: 2001    0.2         NA
3: 2002    0.3        0.6
4: 2003    0.4         NA
5: 2004    0.5         NA
6: 2005    0.6        1.5
7: 2006    0.7         NA
8: 2007    0.8         NA
9: 2008    0.9        2.4

Для нескольких столбцов одновременно.

> DT <- data.table(Date = 2000:2008, Return = (1:9)/10)
> DT[, Return2 := Return*10]

> for (i in c('Return', 'Return2')) {
    new_col_name <- paste0(i, '_3_year_sum')
    DT[, c(new_col_name) := ifelse(.I %% 3 == 0, frollsum(get(i), n = 3), NA)]
  }

> DT
   Date Return Return2 Return_3_year_sum Return2_3_year_sum
1: 2000    0.1       1                NA                 NA
2: 2001    0.2       2                NA                 NA
3: 2002    0.3       3               0.6                  6
4: 2003    0.4       4                NA                 NA
5: 2004    0.5       5                NA                 NA
6: 2005    0.6       6               1.5                 15
7: 2006    0.7       7                NA                 NA
8: 2007    0.8       8                NA                 NA
9: 2008    0.9       9               2.4                 24

Answer 4

Вы также можете подойти к этому следующим образом в базе R без for-l oop:

grp <- rep(1:(ceiling(nrow(df)/3)), each = 3, length.out = nrow(df))
df$three.yr.sum <- ave(df$Return, grp, FUN = function(x) zoo::rollsumr(x, k = 3, na.pad = TRUE))

Результат:

> df
   Date Return three.yr.sum
1  2000    0.1           NA
2  2001    0.2           NA
3  2002    0.3          0.6
4  2003    0.4           NA
5  2004    0.5           NA
6  2005    0.6          1.5
7  2006    0.7           NA
8  2007    0.8           NA
9  2008    0.9          2.4