R 如何计算前一个日期窗口的平均值

发布于12月31日

请考虑以下Tibble:

  df <- tribble(
    ~dt, ~value, ~avg,
    make_date(2023-08-01),1,NA,
    make_date(2023,08,02),2,1,
    make_date(2023,08,04),3,1.5,
    make_date(2023,08,07),4,3,
    make_date(2023,08,08),5,4,
    make_date(2023,08,09),6,4.5,
    make_date(2023,08,10),7,5,
    make_date(2023,08,11),8,6,
    make_date(2023,08,12),9,7
  )

我想计算三天内所有记录的平均值prior的dt次方.例如，在2023-08-04，我对2023-08-03、2023-08-02和2023-08-01的值取平均值，这些值为NA，2，1，因此这些(na.rm)值的平均值为1.5.

因此，在本例中，我想添加列‘avg’:

  dt         value   avg
<date>       <dbl>  <dbl>
2014-01-01     1     NA  
2023-08-02     2     1  
2023-08-04     3     1.5
2023-08-07     4     3  
2023-08-08     5     4  
2023-08-09     6     4.5
2023-08-10     7     5  
2023-08-11     8     6  
2023-08-12     9     7

日期之间可能有任何大小的差距.实际的应用程序将有多个日期(以千为单位)，并按主题ID(此处不包括)进行分组.对于其他窗口大小，可能需要重复之前的三天.

library(tidyverse) dat <- tibble( dt = lubridate::ymd(c( "2023-08-01", "2023-08-02", "2023-08-04", "2023-08-07", "2023-08-08", "2023-08-09", "2023-08-10", "2023-08-11", "2023-08-12", "2023-08-16", "2023-08-17", "2023-08-18" )), value = 1:12 ) dat %>% mutate( res = slider::slide_index_dbl( .x = value, .i = dt, .f = ~ mean(.x, na.rm = TRUE), .before = lubridate::days(3), .after = lubridate::days(-1) ) )

R 如何计算前一个日期窗口的平均值

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