rollapply 用于二维数组 (R)

Question

有一些我想做的事情，我相信 rollapply 应该很容易实现，但我遇到了一些麻烦。

对于简单的向量，我们有

> a <- c(1:10)
> a
 [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10
> rollapply(a, 2, mean)
 [1] 1.5 2.5 3.5 4.5 5.5 6.5 7.5 8.5 9.5

这是应该的。但是更高维度会出现问题

> b <- array(c(1:6), c(2,3))
> b
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    3    5
[2,]    2    4    6
> rollapply(b, 2, mean)
     [,1] [,2] [,3]
[1,]  1.5  3.5  5.5

如果我想要应用于列，这很好 - 但肯定还必须有一些方法来代替应用于行并获得

     [,1] [,2]
[1,]    2    4
[2,]    3    5

据我所知，rollapply 函数无法执行此操作。

Answer 1

我们可以简单地使用 apply 和 MARGIN = 1 来遍历行并应用 rollapply。 MARGIN 也可以针对更高的维度进行调整，即它是更通用的解决方案

t(apply(b, 1, function(x) rollapply(x, 2, mean)))

-输出

#      [,1] [,2]
#[1,]    2    4
#[2,]    3    5

或使用 dapply 来自 collapse

library(collapse)
dapply(b, FUN = function(x) rollapply(x, 2, fmean), MARGIN = 1)

Answer 2

您可以简单地转置您的矩阵，然后将其转回：

t(rollapply(t(b), 2, mean))
     [,1] [,2]
[1,]    2    4
[2,]    3    5

Answer 3

基本 R 选项

> do.call(`+`, lapply(c(1, ncol(b)), function(k) b[, -k])) / 2
     [,1] [,2]
[1,]    2    4
[2,]    3    5

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如果您想使用基本 R 实现并扩展到一般情况，即超过 2 个，那么您可以尝试下面的代码，其中定义了一个函数 f：

f <- function(b, m) {
  apply(
    simplify2array(
      lapply(
        data.frame(t(embed(seq(ncol(b)), m))[m:1, ]),
        function(k) b[, k]
      )
    ), 1:2, mean
  )
}

你会看到

> f(array(c(1:6), c(2, 3)), 2)
     [,1] [,2]
[1,]    2    4
[2,]    3    5

> f(array(c(1:12), c(2, 6)), 4)
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    3    5    7    9
[2,]    4    6    8   10

rollapply 用于二维数组 (R)

rollapply for two-dimensional arrays (R)

r

apply

rollapply

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