应用生成 data.frames 列表（或单个 rbinded data.frame）的滚动函数

Question

滚动函数最常用的两个函数（据我所知）是 zoo::rollapply 和 data.table::frollapply()。

然而，两者似乎都无法运行一个为每个步骤生成 data.frame 然后 return 将它们放在列表中或作为单个 rbind 的函数]-ed data.frame.

作为一个简单的例子，如果我有一个函数 return 是一个简单的 data.frame 并且我用滚动函数调用它，我希望得到：

f <- function(x) {
  data.frame(a = LETTERS[x], b = x)
}

# will be called twice, with inputs 1:2 and 2:3.
myrollapply(1:3, n = 2, FUN = f)
#> [[1]]
#>   a b
#> 1 A 1
#> 2 B 2
#>
#> [[2]]
#>   a b
#> 1 B 2
#> 2 C 3
#>
#> -- OR --
#> 
#>   a b
#> 1 A 1
#> 2 B 2
#> 3 B 2
#> 4 C 3

（对于那些感兴趣的人，我的真实用例是通过一个日期向量（或列表，如果需要的话），然后调用一个外部 API，其中 return 是表格数据. 由于 API 的限制，我不能一次完成所有事情，必须多次调用 API 才能得到我需要的东西。我的最终目标是整理所有 data.frames 我从 API 变成一个 rbind-ed data.frame.)

zoo 和 data.table 这似乎是不可能的：

zoo 似乎不允许列表作为 zoo 对象，这阻碍了它们用作输入或输出。如果函数 returns 是一个裸体 data.frame，输出似乎是对单个 data.frames 的转置版本进行 rbind（另外，输出是一个矩阵，而不是data.frame，这是不可接受的）。

zoo::rollapply(c(1, 2, 3),
               width = 2,
               FUN = function(x) {data.frame(a = 1:3)})
#>      a1 a2 a3
#> [1,]  1  2  3
#> [2,]  1  2  3

zoo::rollapply(data.frame(a = c(1, 2, 3)),
               width = 2,
               FUN = function(x) {data.frame(a = 1:3)})
#>      a
#> [1,] 1
#> [2,] 1
#> [3,] 2
#> [4,] 2
#> [5,] 3
#> [6,] 3

zoo::rollapply(c(1, 2, 3),
               width = 2,
               FUN = function(x) {list(data.frame(a = 1:3))})
#> Error in zoo(do.call("c", dat), index(data)[ix], attr(data, "frequency")) : 
#>   “x” : attempt to define invalid zoo object

zoo::rollapply(list(1, 2, 3),
               width = 2,
               FUN = function(x) {data.frame(a = 1:3)})
#> Error in zoo(data) : “x” : attempt to define invalid zoo object

使用data.table::frollapply，问题更容易理解：return值必须是数字（或可转换为数字）。

data.table::frollapply(c(1, 2, 3), n = 2, FUN = function(x) {data.frame(a = 1:3)})
#> Error in data.table::frollapply(c(1, 2, 3), n = 2, FUN = function(x) { : 
#>   frollapply: results from provided FUN are not of type double

是否有可以处理这种特殊情况的包或方法？我目前正在使用 for 循环手动完成，但怀疑可能有更好、更像 R 的解决方案。

Answer 1

1) 运行 rollapply 在索引上然后使用 apply.

library(zoo)

f <- function(x) data.frame(a = LETTERS[x], b = x)
ii <- rollapply(1:3, 2, c)
apply(ii, 1, f)

给予：

[[1]]
  a b
1 A 1
2 B 2

[[2]]
  a b
1 B 2
2 C 3

2) 这也有效：

L <- list()
junk <- rollapply(1:3, 2, function(x, i = x[1]) L[[i]] <<- f(x))
L

给予：

[[1]]
  a b
1 A 1
2 B 2

[[2]]
  a b
1 B 2
2 C 3

3)另一种方法是在语言上进行计算。

s <- rollapply(1:3, 2, function(x) sprintf("f(c(%s))", toString(x)))
lapply(s, function(x) eval(parse(text = x)))

给予：

[[1]]
  a b
1 A 1
2 B 2

[[2]]
  a b
1 B 2
2 C 3

Answer 2

一个简单的滚动切片函数:)

roll_slice <- function(x, w, s){
    #' w: window size
    #' s: step size
    embed(x, w)[seq(1, length(x) - w + 1, by = s), rev(seq_len(w))]
}

apply(roll_slice(c(1, 2, 3), 2, 1), 1, f)
# [[1]]
#   a b
# 1 A 1
# 2 B 2
# 
# [[2]]
#   a b
# 1 B 2
# 2 C 3

Answer 3

救援序列：

## window and number
w <- 2
n <- 2

## generate sequence
s <- rep(seq_len(w)) + rep(seq.int(0, n-1), each=w)

f(s)
#  a b
#1 A 1
#2 B 2
#3 B 2
#4 C 3

Answer 4

您可以使用 lapply 应用您自己的滚动功能：

val <- 1:3
k <- 2
lapply(seq_along(head(val, -(k-1))), function(x) f(val[x:(x+k-1)]))

# [[1]]
#  a b
#1 A 1
#2 B 2

#[[2]]
#  a b
#1 B 2
#2 C 3

另一个例子-

val <- 1:5
k <- 3
lapply(seq_along(head(val, -(k-1))), function(x) f(val[x:(x+k-1)]))

# [[1]]
#  a b
#1 A 1
#2 B 2
#3 C 3

#[[2]]
#  a b
#1 B 2
#2 C 3
#3 D 4

#[[3]]
#  a b
#1 C 3
#2 D 4
#3 E 5

应用生成 data.frames 列表（或单个 rbinded data.frame）的滚动函数

Apply rolling function which generates a list of data.frames (or single rbinded data.frame)

r

rollapply

rolling-computation