构建具有重叠观测值的数据框

Question

假设我有一个具有以下结构的数据框：

> DF <- data.frame(x=1:5, y=6:10)
> DF
  x  y
1 1  6
2 2  7
3 3  8
4 4  9
5 5 10

我需要构建一个新的数据框，其中包含来自第一个数据框的重叠观测值，以用作构建 Rglpk 优化库的 A 矩阵的输入。我会使用 n-length observation windows，这样如果 n=2，则结果数据框将连接第 1&2、2&3、3&4 行，依此类推。生成的数据帧的长度为

(numberOfObservations-windowSize+1)*windowSize

这个 windowSize=2 的例子的结果将是这样的结构

我可以像

这样循环

DFResult <- NULL
numBlocks <- nrow(DF)-windowSize+1
for (i in 1:numBlocks) {
    DFResult <- rbind(DFResult, DF[i:(i+horizon-1), ])
}

但这似乎非常低效，尤其是对于非常大的数据帧。

我也试过了

rollapply(data=DF, width=windowSize, FUN=function(x) x, by.column=FALSE, by=1)
     x y
[1,] 1 6
[2,] 2 7
[3,] 2 7
[4,] 3 8

我试图在不应用任何聚合函数的情况下重复一行行。这不起作用，因为我缺少一些行

我对此有点困惑，并四处寻找类似的问题，但没有找到任何问题。有没有人有更好的主意？

Answer 1

我们可以采用矢量化方法

i1 <- seq_len(nrow(DF))
res <- DF[c(rbind(i1[-length(i1)], i1[-1])),]
row.names(res) <- NULL   
res
#  x  y
#1 1  6
#2 2  7
#3 2  7
#4 3  8
#5 3  8
#6 4  9
#7 4  9
#8 5 10

构建具有重叠观测值的数据框

Build a data frame with overlapping observations

r

dataframe

rolling-computation