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可处理重复数据的不规则时间序列的滚动窗口函数

rolling-computation time-series date r

arg0naut91 · 技术社区 · 7 年前

    grp  nr   yr
 1:   A 1.0 2009
 2:   A 2.0 2009
 3:   A 1.5 2009
 4:   A 1.0 2010
 5:   B 3.0 2009
 6:   B 2.0 2010
 7:   B  NA 2011
 8:   C 3.0 2014
 9:   C 3.0 2019
10:   C 3.0 2020
11:   C 4.0 2021

期望输出:

   grp  nr   yr nr_roll_period_3
1    A 1.0 2009               NA
2    A 2.0 2009               NA
3    A 1.5 2009               NA
4    A 1.0 2010               NA
5    B 3.0 2009               NA
6    B 2.0 2010               NA
7    B  NA 2011               NA
8    C 3.0 2014               NA
9    C 3.0 2019               NA
10   C 3.0 2020               NA
11   C 4.0 2021         3.333333

逻辑是:

我想计算一个长度为k的周期的滚动平均值(假设为3),其中3包括当前月/年/日(按组)
但是,如果没有连续3年/月/日,则不应计算任何值
同样地,在这段时间内,当计算列中有NA时,输出应为NA。

calculate_rolling_window <-

  function(dt, date_col, calc_col, id, k) {

    require(data.table)

    return(setDT(dt)[
      , paste(calc_col, "roll_period", k, sep = "_") := 
        sapply(get(date_col), function(x) mean(get(calc_col)[between(get(date_col), x - k + 1, x)])),
      by = mget(id)])

  }

它适用于常规情况,其中date列中没有重复项。但是,对于副本,它会失败:

    grp  nr   yr nr_roll_period_3
 1:   A 1.0 2009         1.500000
 2:   A 2.0 2009         1.500000
 3:   A 1.5 2009         1.500000
 4:   A 1.0 2010         1.375000
 5:   B 3.0 2009               NA
 6:   B 2.0 2010               NA
 7:   B  NA 2011               NA
 8:   C 3.0 2014               NA
 9:   C 3.0 2019               NA
10:   C 3.0 2020               NA
11:   C 4.0 2021         3.333333

有什么办法吗?不需要独占 data.table 接近。

1 回复 | 直到 6 年前

Community Mohan Dere 6 年前

这可以通过 非等联接中的分组 k ,筛选 k 更新联接 :

library(data.table)
k <- 3L
# group by join parameters of a non-equi join
mDT <- setDT(DT)[.(grp = grp, upper = yr, lower = yr - k), 
                 on = .(grp, yr <= upper, yr > lower), 
                 .(uniqueN(x.yr), mean(nr)), by = .EACHI]
# update join with filtered intermediate result
DT[mDT[V1 == k], on = .(grp, yr), paste0("nr_roll_period_", k) := V2]
DT

    grp  nr   yr nr_roll_period
 1:   A 1.0 2009             NA
 2:   A 2.0 2009             NA
 3:   A 1.5 2009             NA
 4:   A 1.0 2010             NA
 5:   B 3.0 2009             NA
 6:   B 2.0 2010             NA
 7:   B  NA 2011             NA
 8:   C 3.0 2014             NA
 9:   C 3.0 2019             NA
10:   C 3.0 2020             NA
11:   C 4.0 2021       3.333333

中间结果 mDT 包含滚动平均值 V2 周期和唯一/不同年份的计数 V1 非等距联接 属于 DT 包含动态创建的上下界的data.table .(grp = grp, upper = yr, lower = yr - k) .

mDT

    grp   yr   yr V1       V2
 1:   A 2009 2006  1 1.500000
 2:   A 2009 2006  1 1.500000
 3:   A 2009 2006  1 1.500000
 4:   A 2010 2007  2 1.375000
 5:   B 2009 2006  1 3.000000
 6:   B 2010 2007  2 2.500000
 7:   B 2011 2008  3       NA
 8:   C 2014 2011  1 3.000000
 9:   C 2019 2016  1 3.000000
10:   C 2020 2017  2 3.000000
11:   C 2021 2018  3 3.333333

对于包含 不同的

mDT[V1 == k]

   grp   yr   yr V1       V2
1:   B 2011 2008  3       NA
2:   C 2021 2018  3 3.333333

最后,这与 .

请注意 mean() 退货 NA 默认情况下,如果存在 不适用

数据

library(data.table)
DT <- fread(text = "rn    grp  nr   yr
 1:   A 1.0 2009
 2:   A 2.0 2009
 3:   A 1.5 2009
 4:   A 1.0 2010
 5:   B 3.0 2009
 6:   B 2.0 2010
 7:   B  NA 2011
 8:   C 3.0 2014
 9:   C 3.0 2019
10:   C 3.0 2020
11:   C 4.0 2021", drop = 1L)