可以处理重复的不规则时间序列的滚动窗口函数

Question

我有以下 data.frame：

    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

期望的输出：

   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：

• 我想计算长度为 k 的时间段的滚动平均值（假设为 3），其中 3 包括当前月/年/日（按组）
• 但是，这不应该计算没有连续 3 年/月/日的任何内容
• 同样，只要在此期间计算的列中有NA，则输出应为NA。

目前我有这个功能：

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，日期列中没有重复项。但是，如果重复，它就会失败：

    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

关于如何处理这个的任何想法？不需要专门的data.table方法。

Answer 1

这可以通过在 non-equi join 中分组以在length 的滚动窗口上聚合k、过滤k连续年份和更新 join 来解决：

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

返回 OP 的预期结果：

    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超过k周期和独特的/不同的年计数V1每个周期内。它是由一个创建非球菌加入的DT与一个data.table含有通过在即时创建的上限和下限.(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

这是针对包含完全k 不同年份的行进行过滤的：

mDT[V1 == k]

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

最后，将 this 加入DT以将新列附加到DT.

请注意，如果输入数据中有 ，则默认mean()返回。NANA

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)