使用rcpproll的滚动平均值
滚动平均值是一种用于计算数据序列中连续子序列平均值的方法。它可以帮助我们在处理大量数据时，以较小的内存开销和较高的计算效率来获取平均值。
RcppRoll是一个在R语言中使用的滚动统计计算库，它提供了一系列用于滚动计算的函数，包括滚动平均值的计算。通过使用RcppRoll，我们可以方便地在R中进行滚动平均值的计算。
滚动平均值的计算可以通过以下步骤进行：
- 定义滚动窗口的大小：滚动窗口是用于计算平均值的连续子序列的大小。可以根据具体需求来选择窗口大小。
- 遍历数据序列：从数据序列的开头开始，依次将滚动窗口应用于数据序列的连续子序列。
- 计算平均值：对于每个滚动窗口，计算其中数据的平均值。
- 存储结果：将每个滚动窗口的平均值存储起来，形成一个新的序列。
使用滚动平均值可以平滑数据序列，减少噪声的影响，突出趋势和周期性变化。它在时间序列分析、金融数据分析、信号处理等领域有广泛的应用。
在腾讯云的产品中，可以使用云原生数据库TDSQL来存储和处理大量数据，并通过编写自定义函数来实现滚动平均值的计算。TDSQL是一种高性能、高可用的云原生数据库，支持分布式事务和弹性扩展，适用于大规模数据存储和处理的场景。
更多关于腾讯云TDSQL的信息，可以访问以下链接：
https://cloud.tencent.com/product/tdsql
同时，RcppRoll库可以通过以下方式在R中使用：
- 安装RcppRoll库：在R中执行以下命令进行安装：install.packages("RcppRoll")
- 加载RcppRoll库：在R中执行以下命令进行加载：library(RcppRoll)
- 使用滚动平均值函数：RcppRoll库提供了
roll_mean()函数用于计算滚动平均值。可以根据具体需求设置窗口大小和其他参数。以下是一个示例：data <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10) window_size <- 3 rolling_mean <- roll_mean(data, window_size)
以上示例中，data是待计算滚动平均值的数据序列，window_size是滚动窗口的大小，rolling_mean是计算得到的滚动平均值序列。
通过以上步骤，我们可以在R中使用RcppRoll库来计算滚动平均值。
相关·内容
2回答
熊猫在当前行之前/之后数行
pandas、dataframe
我需要在我的数据窗口的一个窗口上计算一些度量，其中的值位于窗口的中心。更清楚的是，我使用了一个示例:如果我有一个10行的数据集，窗口大小为2，当我在第5行时，我需要计算(例如)第3、4、5、6和7行中的值的平均值。当我在第一行时，我将不会有前一行，所以我只需要使用以下行(在示例中，是这样计算第1、第2和第3行的平均值)；如果有一些行但不够，我需要使用所有存在的行(所以fpr示例，如果我在第2行，我将使用第1、2、3和4行)。
我怎么能这么做？正如我问题的标题所示，我的第一个想法是计算当前行之前和后面的行数，但我不知道如何做到这一点。我没有被迫使用这个方法，所以如果你对一个更好的方法有任何建议，
浏览 9提问于2022-03-06得票数 0
回答已采纳
3回答
快速滚动平均值+总结
r、dataframe、data.table、aggregate、rolling-computation
在R中，我试图用不同的窗口宽度对一个大矢量(高达400 k元素)做一个非常快速的滚动平均值，然后对每个窗口宽度以每年的最大值来总结数据。希望下面的例子是清楚的。我尝试了几种方法，到目前为止，最快的方法似乎是使用来自包RcppRoll的RcppRoll作为运行平均值，使用aggregate来选择最大值。请注意，内存需求是一个问题:下面的版本只需要很少的内存，因为它一次只进行一次滚动和聚合；这是首选的。
#Example data frame of 10k measurements from 2001 to 2014
n <- 100000
df <- data.frame(rawda
浏览 4提问于2016-08-12得票数 5
回答已采纳
1回答
根据条件计算变量的最高百分比
r、subset
数据样本的结构如下：
Individ <- data.frame(Participant = c("Bill", "Bill", "Bill", "Bill", "Bill", "Bill", "Bill", "Bill", "Bill", "Bill", "Bill", "Bill",
"Harry",
浏览 3提问于2016-02-25得票数 1
回答已采纳
2回答
我需要你的帮助，在R中的一个函数，我不知道编程这个:输入应该是一个包含所有数据的数据框架，在数据框架中指定被检查数据的列名，以及一个表示平均值的可变性的数值。数值是通过多少个值来确定平均值。例如，参见: MyData：
A B C D
A1 B1 2 D1
A2 B2 3 D2
A3 B3 -1 D3
A4 B4 0 D4
A5 B5 1 D5
这里的重要列是C，这里的数值可以是2到5。
输出应该是一个只有以下方法的数据文件
例如：
输入: MyData，C，2输出：
C
(2+3)/2
(3-1)/2
(-1+0)/2
(0+1)/2
或者，例如：
输入: MyData，C
浏览 2提问于2017-12-12得票数 0
回答已采纳
2回答
不规则时间序列的条件滚动平均(移动平均)
r、time-series、moving-average
我有一组数据，格式如下：
ID Minutes Value
xxxx 118 3
xxxx 121 4
xxxx 122 3
yyyy 122 6
xxxx 123 4
yyyy 123 8
... ... ....
每个ID都是一个患者，每个值都是，比如说，那一分钟的血压。我想为每个点之前的60分钟和之后的60分钟创建一个滚动平均值。但是-正如您所看到的，缺少分钟(因此我不能只使用行号)，并且我希望为每个唯一ID创建平均值(因此ID xxxx的平均值不能包括分配给ID yyyy的值)。听起来rolla
浏览 1提问于2014-01-27得票数 9
1回答
我下面有一个数据向量，我想计算一个像这样的2周期移动平均值，因为数据中有NAs。所以我想要的结果是：
Data 2 period moving average
NA
1 1
2 1.5
3 2.5
4 3.5
5 4.5
6 5.5
7 6.5
8 7.5
9 8.5
10 9.5
NA 10
在r中，我希望使用roll，但我没有得到正确的结果：
z <- c(NA,seq(1,10,1),NA)
z
rollapply(z, 2, mean,
浏览 0提问于2015-09-16得票数 1
回答已采纳
2回答
如何在熊猫中获得连续滚动均值？
python、pandas、dataframe、data-science
希望获得数据帧的连续滚动平均值。 df如下所示 index price
0 4
1 6
2 10
3 12 希望获得一个连续滚动的价格 我们的目标是让它看起来是所有价格的移动平均值。 index price mean
0 4 4
1 6 5
2 10 6.67
3 12 8 提前谢谢你！
浏览 24提问于2020-01-06得票数 5
回答已采纳
1回答
R:用三维数组(纬度、经度和时间)计算函数的最佳方法是什么？
r、arrays、data.table、tidyverse
我经常使用大型3D数组(纬度、经度和时间)，例如尺寸为720x1440x480。通常，我需要对每个纬度和经度进行一段时间的操作，例如，获取平均值(产生一个2D数组)，或者得到时间上的滚动平均值(导致一个3D数组)，或者更复杂的函数。
我的问题是:哪一个方案(或方法)最有效和快速？
我知道一个选项是基R，使用应用函数和滚动函数与提供rollapply函数的包动物园混合。另一种方法是使用tidyverse，另一种方法是使用data.table。以及这些包之间的组合。但是有最快的吗？
例如，如果我有这个数据立方体：
data <- array(rnorm(721*1440*480),dim =
浏览 0提问于2020-10-07得票数 10
回答已采纳
2回答
在R中运行函数的平均值
r、function
根据我的值，我需要一个函数来获得以下结果。
这些函数必须计算当前值的平均值和以前的3个值。该函数应该以这种方式灵活，对于2、4、5或x以前的值可以使用相同的计算，例如:当前值的平均值和前两个值的平均值。
请考虑一下，我的daten有随机数，不像上面示例中的升序数。
浏览 1提问于2018-01-23得票数 0
回答已采纳
我不太清楚如何在R中这样做，我有一个数据集，有40个值，其中一些是重复的，我想在这个数据集上执行一个小的引导，以找到两个或多个连续值的平均值。例如，我从下面提供的数据集中随机选择了一个值，假设第一个值被选中为0.2，所以是x1=0.2。如何确保相同的for循环R能够选择下一个值x2，因为这是数据集中的第二个值？因此，它将显示为x1=0.2和x2=0.2。
我真的想不出如何做到这一点，因为每次迭代都需要重复，而且由于sample()函数选择了任何随机值，这使得很难准确地确定它所选的值，因此有重复的值。
我提供了一个示例代码，它计算了一个观察的平均值，我想让它在连续两个观测中工作。因此，我可以单独
浏览 3提问于2022-03-28得票数 1
回答已采纳
2回答
随着窗口大小的增加，是否有像rollapplyr这样的快速R函数？
r、time-series、zoo、sliding-window
我想在分组数据的滑动窗口上计算一个和。
如果可能的话，我想坚持官方活动，所以我从rollapplyr开始，如下所示：
library(tidyverse)
library(reshape2)
library(zoo)
data = data.frame(Count=seq(1,10,1),
group=c("A","B","A","A","B","B","B","B","A","A"))
w
浏览 3提问于2019-01-29得票数 3
回答已采纳
2回答
1只大熊猫数据的时间序列条件滚动均值
python、pandas、dataframe、average、rolling-computation
我目前正在寻找一个有条件的滚动平均值。我创建了一个简化的数据集来演示:在这个数据集中，我们有3家商店和2种产品，它们的销售量超过4天。
，
考虑到实际的数据集包括数千个商店和数百个产品，我试图在相同的数据中实现存储/产品的每个组合的滚动平均计算。
通过使用下面的代码，我可以计算每条线的滚动平均值，
import pandas as pd
df = pd.read_csv (r'path\ConditionalRollingMean.csv')
df['Rolling_Mean'] = df.Quantity.rolling(2).mean()
甚至是
df[&
浏览 2提问于2019-09-13得票数 1
1回答
如何初始化一个boost滚动窗口累加器？
c++、boost、boost-accumulators
我想初始化一个boost滚动窗口累加器，而不必在函数调用中执行赋值。
我看到每个人都这么做：
boost::accumulators::accumulator_set<double, boost::accumulators::stats<boost::accumulators::tag::rolling_mean>> acc(boost::accumulators::tag::rolling_window::window_size = 10);
如果没有上述构造函数调用中的赋值，我如何才能做出相同的累加器？
浏览 5提问于2020-06-25得票数 1
回答已采纳
2回答
dplyr中不使用滚动均值/移动平均值的突变函数
r、dplyr、zoo
首先也是最重要的，不管你是否有意见，谢谢你花时间来看我的问题。
让我详细分析一下我正在做的事情、样本数据集和错误。
我现在拥有的是几个不同ID的数据，这些ID列出了每天的色散。(你将在下面看到)。我想循环遍历日期并向数据中添加两列：滚动意味着列&滚动标准偏差列。
到目前为止，我编写的代码是：
library(zoo)
Testing1 <- function(dataset, k) {
ops <- data.frame()
for (i in unique(dataset$Date)) {
ops <- dataset %>% mutate(rolli
浏览 0提问于2018-08-14得票数 0
回答已采纳
2回答
时间序列Pandas的滚动均值
python、numpy、pandas、dataframe
我正在努力学习滚动统计。我为以下内容创建了一个数据框架：
d = date_range('1/1/2011', periods=72, freq='H')
s = Series(randn(len(rng)), index=rng)
作为：
import numpy as np
from numpy.random import randn
import time
r = date_range('1/1/2011', periods=72, freq='H')
r
len(r)
[r[i] for i in range(len(r)
浏览 1提问于2015-12-31得票数 1
1回答
优化rollapplyr自定义函数
r、data.table、lapply、rollapply
我有以下数据：
y <- data.table(cbind(week = rep(1:61,5352),
ID = rep(1:5352, each = 61), w = runif(326472), v = runif(326472)))
y$v[sample(1:326472, 10000, replace=FALSE)] <- NA
为此，我运行以下代码，创建变量v的滚动平均值，忽略异常值和NAs。代码正在工作，但性能很差。我确信有更有效的方法来运行它，使用apply或类似的东西，但我在创建更快的版本方面一直没有成功。有谁能说明一下如何让它更有效率呢？
IDs <- u
浏览 2提问于2016-02-06得票数 0
1回答
滚动累积和取决于丢失的数据
r、data.table、cumulative-sum
我想在一个data.table中按项目计算滚动累积和。有时，在给定的时间段内缺少数据。
set.seed(8)
item <- c(rep("A",4), rep("B",3))
time <- c(1,2,3,4,1,3,4)
sales <- rpois(7,5)
DT <- data.table(item, time,sales)
对于两个时间段的滚动窗口，我希望得到以下输出：
item time sales sales_rolling2
1: A 1 5 5
2: A
浏览 1提问于2015-08-18得票数 1
回答已采纳
9回答
腾讯云时序数据库 CTSDB VS 传统时序数据库？
数据库、sql
很多公司已经开始持续收集、分析数据，用于异常处理、趋势预测、精准营销、风险控制等场景，希望利用数据的潜在价值，提高公司盈利能力和竞争力。那么腾讯云时序数据库 CTSDB VS 传统时序数据库，腾讯云时序数据库有没有什么进步？
浏览 1712提问于2018-09-26
2回答
在数据集中生成滚动平均值
r、time-series
我有一个包含多个主题的大型数据集。我正在尝试为数据集中的一些变量创建一个新的滚动5天滚动平均值列。我一直在尝试使用zoo和dplyr包，但是我似乎不能让它正确地出现。我正在尝试弄清楚如何将NAs放在前5行的空白处。
数据看起来像这样：
set.seed(362)
Day <- rep(seq(1:35), times = 3)
variable.1 <- round(rnorm(n = Day, mean = 1200, sd = 300),0)
variable.2 <- round(rnorm(n = Day, mean = 100, sd = 20), 0)
var
浏览 1提问于2015-05-28得票数 0
1回答
蹒跚学步时间和性能问题
r、performance、plyr
我需要一些帮助，用ddply剖析时间问题的根源。ddply函数在一个小数据集(~4MB数据帧)上运行需要10分钟以上。
我试图以以下方式蹒跚而行：
new_df<- ddply(old_df, .(TIC), mutate, mean_price_3yr=rollmean(price, k=3, align= "right",na.pad=T))
old_df的形式如下：
fyear TIC ebitda price
1 2000 AIR 64.367 14.00
2 2001 AIR 27.207 11.44
3 2002 AIR 30.745 4.
浏览 3提问于2016-02-24得票数 1
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
活动推荐
腾讯云开发者
