为rollapply窗口应用循环

Question

目前，我有一个包含50,000+行数据的数据集，需要为其查找滚动和。我已经使用rollaply完成了这个过程，它工作得非常完美。我需要应用这些滚动和范围的宽度(600,1200,1800.6000)，我已经通过剪切和粘贴每一行脚本和改变宽度。当它工作时，我想整理我的脚本，但是应用一个循环，或者类似的，如果可能的话，这样一旦rollapply函数完成了600宽度的第一次'pass‘，它就会完成同样的1200个等等。示例：

Var1  Var2    Var3
1     11      19
43    12      1
4     13      47
21    14      29
41    15      42
16    16      5
17    17      16
10    18      15
20    19      41
44    20      27

width_2 <- rollapply(x$Var1, FUN = sum, width = 2)
width_3 <- rollapply(x$Var1, FUN = sum, width = 3)
width_4 <- rollapply(x$Var1, FUN = sum, width = 4)

是否有一种更简单的方式运行宽度2，3，然后4，而不是剪切和粘贴，特别是当我有多达10个宽度，然后需要运行这个跨其他科尔。任何帮助都将不胜感激。

Answer 1

我们可以在lapply中使用base R

lst1 <- lapply(2:4, function(i) rollapply(x$Var1, FUN = sum, width = i))
names(lst1) <- paste0('width_', 2:4)
list2env(lst1, .GlobalEnv)

注意:不建议在全局环境中创建多个对象。相反，list会更好

或者使用for循环

for(v in 2:4) {
   assign(paste0('width_', v), rollapply(x$Var1, FUN = sum, width = v))  
  }

为多个数据集创建一个函数来执行此操作

 f1 <- function(col1, i) {
          rollapply(col1, FUN = sum, width = i)
     }
 
 lapply(x[c('Var1', 'Var2')], function(x) lapply(2:4, function(i)
            f1(x, i)))

Answer 2

与在全局环境中创建单独的向量不同，您可能可以将它们作为新列添加到已经存在的dataframe中。

请注意，rollaplly(..., FUN = sum)与rollsum相同。

library(dplyr)
library(zoo)

bind_cols(x, purrr::map_dfc(2:4,
 ~x %>% transmute(!!paste0('Var1_roll_', .x) := rollsumr(Var1, .x, fill = NA))))

#   Var1 Var2 Var3 Var1_roll_2 Var1_roll_3 Var1_roll_4
#1     1   11   19          NA          NA          NA
#2    43   12    1          44          NA          NA
#3     4   13   47          47          48          NA
#4    21   14   29          25          68          69
#5    41   15   42          62          66         109
#6    16   16    5          57          78          82
#7    17   17   16          33          74          95
#8    10   18   15          27          43          84
#9    20   19   41          30          47          63
#10   44   20   27          64          74          91

可以使用seq生成可变窗口大小。

seq(600, 6000, 600)
#[1]  600 1200 1800 2400 3000 3600 4200 4800 5400 6000