使用移动平均值的下一列填充NAs
使用移动平均值的下一列填充NAs
提问于 2018-06-01 04:08:07
set.seed(123)
df <- data.frame(loc.id = rep(c(1:3), each = 4*10),
year = rep(rep(c(1980:1983), each = 10), times = 3),
day = rep(1:10, times = 3*4),
x = sample(123:200, 4*3*10, replace = T))我想再添加一个列x.mv，它是每个loc.id和年份组合的x的3天移动平均值
df %>% group_by(loc.id,year) %>% mutate(x.mv = zoo::rollmean(x, 3, fill = "NA", align = "right"))
loc.id year day x x.mv
<int> <int> <int> <int> <dbl>
1 1 1980 1 145 NA
2 1 1980 2 184 NA
3 1 1980 3 154 161
4 1 1980 4 191 176.
5 1 1980 5 196 180.
6 1 1980 6 126 171
7 1 1980 7 164 162
8 1 1980 8 192 161.
9 1 1980 9 166 174
10 1 1980 10 158 172 我想做的是用x替换x.mv列中的NAs。我试过这个：
df %>% group_by(loc.id,year) %>% mutate(x.mv = zoo::rollmean(x, 3, fill = x[1:2], align = "right"))
loc.id year day x x.mv
<int> <int> <int> <int> <dbl>
1 1 1980 1 145 145
2 1 1980 2 184 145
3 1 1980 3 154 161
4 1 1980 4 191 176.
5 1 1980 5 196 180.
6 1 1980 6 126 171
7 1 1980 7 164 162
8 1 1980 8 192 161.
9 1 1980 9 166 174
10 1 1980 10 158 172 但是它所做的是用x的第一个值而不是相应的x值填充NAs，我该如何修复它？
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2018-06-01 04:30:59
跳过fill参数并手动填充：
df %>%
group_by(loc.id,year) %>%
mutate(x.mv = c(x[1:2],zoo::rollmean(x, 3, align = "right"))) %>%
ungroup
# # A tibble: 120 x 5
# loc.id year day x x.mv
# <int> <int> <int> <int> <dbl>
# 1 1 1980 1 145 145.0000
# 2 1 1980 2 184 184.0000
# 3 1 1980 3 154 161.0000
# 4 1 1980 4 191 176.3333
# 5 1 1980 5 196 180.3333
# 6 1 1980 6 126 171.0000
# 7 1 1980 7 164 162.0000
# 8 1 1980 8 192 160.6667
# 9 1 1980 9 166 174.0000
# 10 1 1980 10 158 172.0000
# # ... with 110 more rows您可能希望使用dplyr::cummean(x[1:2])而不是x[1:2]，以获得第二个值的平均值，或者在本例中，在注释中使用@g-grothendieck的建议，并将您的变异调用重写为mutate(x.mv = rollapplyr(x, 3, mean, partial = TRUE))。
页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/50632017
复制相关文章
相似问题