データフレーム内の前のn行の合計を求める

Question

データフレーム内の前のn行の合計を求めたい。例えば：として

id = 1:10 
vals = c(4,7,2,9,7,0,4,6,1,8) 
test = data.frame(id,vals) 

ので、n=3のために、私は次の列を計算したいと思います：

test$sum = c(NA, NA, 13,18,18,16,11,10,11,15) 

私が来ている最も近い使用して新しい列を作成します

test$valprevious = c(NA, head(test$vals,-1) 

ループを使用してこれを繰り返すと、n回、次にsumの列が繰り返されます。私はこれが最も効率的な方法ではないと確信しています。n前の行にアクセスする関数はありますか？これを行う別の方法ですか？

Answer 1

あなたはこのためにzooパッケージからrollsumr機能を使用することができます。

library(zoo) 
test$sums <- rollsumr(test$vals, k = 3, fill = NA) 

与える：

> test 
    id vals sums 
1 1 4 NA 
2 2 7 NA 
3 3 2 13 
4 4 9 18 
5 5 7 18 
6 6 0 16 
7 7 4 11 
8 8 6 10 
9 9 1 11 
10 10 8 15 

これはalign = 'right'パラメータでrollsum機能を使用するのと同じです。

rollsum(test$vals, k = 3, fill = NA, align = 'right') 

---

01同じ結果を与える

library(data.table) 
setDT(test)[, sums := Reduce(`+`, shift(vals, 0:2))] 

：別の方法として

、あなたはdata.tableパッケージからshiftとReduceを使用することができます

> test 
    id vals sums 
1: 1 4 NA 
2: 2 7 NA 
3: 3 2 13 
4: 4 9 18 
5: 5 7 18 
6: 6 0 16 
7: 7 4 11 
8: 8 6 10 
9: 9 1 11 
10: 10 8 15 

---

@によって提案された素敵なベースRの代替コメントのalexis_laz：

n <- 3 
cs <- cumsum(test$vals) 
test$sums <- c(rep_len(NA, n - 1), tail(cs, -(n - 1)) - c(0, head(cs, -n))) 

---

コメントで@Khashaaによって提案された別の2つのオプション：

# with base R 
n <- 3 
test$sums <- c(rep_len(NA, n - 1), rowSums(embed(test$vals, n))) 

# with RcppRoll 
library(RcppRoll) 
test$sums <- roll_sumr(test$vals, 3) 

---

ベンチマーク：

@alexis_lazはコメントで述べたように、解決策の一部が再計算でオーバーヘッドを作成することがありますが合計とlength - ベクトルを再作成します。これにより、計算速度が異なる場合があります。

小さなサンプルデータセットのベンチマークを実行

# creating function of the different solutions: 
alexis_laz <- function(test) {n <- 3; cs <- cumsum(test$vals); test$sums <- c(rep_len(NA, n - 1), tail(cs, -(n - 1)) - c(0, head(cs, -n)))} 
khashaa <- function(test) {n <- 3; test$sums <- c(rep_len(NA, n - 1), rowSums(embed(test$vals, n)))} 
rcpp_roll <- function(test) test$sums <- roll_sumr(test$vals, 3) 
zoo_roll <- function(test) test$sums <- rollsumr(test$vals, k=3, fill=NA) 
dt_reduce <- function(test) setDT(test)[, sums := Reduce(`+`, shift(vals, 0:2))] 

：

library(microbenchmark) 
microbenchmark(alexis_laz(test), 
       khashaa(test), 
       rcpp_roll(test), 
       zoo_roll(test), 
       dt_reduce(test), 
       times = 10) 

います：

Unit: microseconds 
      expr  min  lq  mean median  uq  max neval cld 
alexis_laz(test) 61.390 99.507 107.7025 108.7515 122.849 131.376 10 a 
    khashaa(test) 35.758 92.596 94.1640 100.4875 103.264 112.779 10 a 
    rcpp_roll(test) 26.727 99.709 96.1154 106.1295 114.483 116.553 10 a 
    zoo_roll(test) 304.586 389.991 390.7553 398.8380 406.352 419.544 10 c 
    dt_reduce(test) 254.837 258.979 277.4706 264.0625 269.711 389.606 10 b 

をあなたは@Alexis_lazのRcppRollソリューションと二つの基地Rソリューションを見ることができるようにし、 @ Khashaaは、zooとdata.tableのソリューションよりもかなり高速です（ただし、マイクロ秒単位であるため、心配する必要はありません）。はるかに大きなデータセットで

：

test <- data.frame(id=rep(1:10,1e7), vals=sample(c(4,7,2,9,7,0,4,6,1,8),1e7,TRUE)) 

絵が変わる：

Unit: milliseconds 
      expr  min   lq  mean median  uq  max neval cld 
alexis_laz(test) 3181.4270 3447.1210 4392.166 4801.410 4889.001 5002.363 10 b 
    khashaa(test) 6313.4829 7305.3334 7478.831 7680.176 7723.830 7859.335 10 c 
    rcpp_roll(test) 373.0379 380.9457 1286.687 1258.165 2062.388 2417.733 10 a 
    zoo_roll(test) 38731.0369 39457.2607 40566.126 40940.586 41114.990 42207.149 10 d 
    dt_reduce(test) 1887.9322 1916.8769 2128.567 2043.301 2218.635 2698.438 10 a 

今すぐRcppRoll解決策は明らかに最速data.tableソリューションが続いています。