r 中 data.table 中的部分滚动总和

Question

我正在寻找一种在大型数据库上实现滚动求和的快速方法。我想要的是一个快速的函数，它支持左（和右）对齐和最小观察的争论。

本质上，即使样本量小于指定宽度，我也想计算滚动总和。在下面的示例中，我希望在接下来的 5 个值可用时对接下来的 5 个值求和，如果前导值的大小小于 5，则对剩余的所有值求和。

示例： x <- seq(1:10)

期望的输出：

15 20 25 30 35 40 34 27 19 10

我知道 rollapply(x,5, sum, align = "left", partial=1) 会产生所需的输出，但我正在寻找更快的解决方案。

包 data.table 中的

frollsum 速度很快，但似乎没有关于最小观察的争论。 roll_sum 来自包 roll 也很快并且接受最小观察值，但不支持左对齐。

提前致谢。

Answer 1

从 data.table_1.12.8 开始，frollsum 不支持 align="left" 和 adaptive=TRUE，但是您可以使用 rev:[=16 进行如下调整=]

library(data.table) #data.table_1.12.8

lrfrollsum <- function(x, k, align) {
    nk <- c(seq.int(k), rep(k, length(x) - k))
    switch(align, 
        left={ 
            rev(frollsum(rev(x), nk, align="right", adaptive=TRUE))
        },
        right={
            frollsum(x, nk, align="right", adaptive=TRUE)   
        })
}

x <- 1:10

lrfrollsum(x, 5, align="left")
# [1] 15 20 25 30 35 40 34 27 19 10

lrfrollsum(x, 5, align="right")
# [1]  1  3  6 10 15 20 25 30 35 40

希望这足够快。

Answer 2

我没想过要用rev！受@chinsoon12 回答的启发，另一种可能的解决方案是

library(roll)
x <- seq(1:10)
rev(roll_sum(rev(x),5,min_obs = 1))
# [1] 15 20 25 30 35 40 34 27 19 10

谢谢！

r 中 data.table 中的部分滚动总和

partial rolling sum in data.table in r

r

data.table

rolling-computation