複数の列の平均値の移動 - グループ化されたデータ

Question

これに答えられた場合はお詫び申し上げます。私は今日、数多くの例を見てきましたが、私がしようとしているものは見つけられません。

私は3点移動平均を計算するために必要なデータセットを持っています。私は「数量」と「から」列の両方のための 'セクションの列に基づいて、各グループのMAを計算したい

set.seed(1234) 
data.frame(Week = rep(seq(1:5), 3), 
Section = c(rep("a", 5), rep("b", 5), rep("c", 5)), 
Qty = runif(15, min = 100, max = 500), 
To = runif(15, min = 40, max = 80)) 

：私は以下のいくつかのダミーデータを生成しました。理想的には、出力はデータテーブルになります。移動平均は3週目から始まりますので、1：3の平均となります。

私はdata.tableパッケージをマスターしようとしています。それを使用するソリューションはすばらしいと思いますが、そうでなければ何かが大いに評価されます。

私の実際のデータセットは参考用です。合計でc.1M行の70のセクション。私はdata.tableがこれまでのところこの種のボリュームを処理するのに非常に高速であることを発見しました。

Answer 1

zooパッケージのrollmeanをdata.tableと組み合わせて使用​​できます。

library(data.table) 
library(zoo) 
setDT(df)[, c("Qty.mean","To.mean") := lapply(.SD, rollmean, k = 3, fill = NA, align = "right"), 
       .SDcols = c("Qty","To"), by = Section] 
> df 
# Week Section  Qty  To Qty.mean To.mean 
#1: 1  a 145.4814 73.49183  NA  NA 
#2: 2  a 348.9198 51.44893  NA  NA 
#3: 3  a 343.7099 50.67283 279.3703 58.53786 
#4: 4  a 349.3518 47.46891 347.3271 49.86356 
#5: 5  a 444.3662 49.28904 379.1426 49.14359 
#6: 1  b 356.1242 52.66450  NA  NA 
#7: 2  b 103.7983 52.10773  NA  NA 
#8: 3  b 193.0202 46.36184 217.6476 50.37802 
#9: 4  b 366.4335 41.59984 221.0840 46.68980 
#10: 5  b 305.7005 48.75198 288.3847 45.57122 
#11: 1  c 377.4365 72.42394  NA  NA 
#12: 2  c 317.9899 61.02790  NA  NA 
#13: 3  c 213.0934 76.58633 302.8400 70.01272 
#14: 4  c 469.3734 73.25380 333.4856 70.28934 
#15: 5  c 216.9263 41.83081 299.7977 63.89031 

Answer 2

dplyrを使用したソリューション：

library(dplyr); library(zoo) 
myfun = function(x) rollmean(x, k = 3, fill = NA, align = "right") 
df %>% group_by(Section) %>% mutate_each(funs(myfun), Qty, To) 
#### Week Section  Qty  To 
#### (int) (fctr) (dbl) (dbl) 
#### 1  1  a  NA  NA 
#### 2  2  a  NA  NA 
#### 3  3  a 279.3703 58.53786 
#### 4  4  a 347.3271 49.86356