如何将数据帧拆分为与 R 大小相同的元素，并与另一个大小重叠，同时保留每个元素？
How to split a dataframe in elements of the same size with R, overlapped by another size, keeping every element?
我想应用一种称为 CCF Sliding-Windows 的方法，其中我需要将我的时间序列拆分为 windows 90 天，重叠 45 天，最后一部分需要在时间序列的最后一天结束（在某种程度上它可以与前一个拆分重叠超过 45 天）。
举例来说，有一张图来表示这个方法的应用：
有人知道我如何用 R 做到这一点吗？我想创建一个列表来聚合数据帧的时间 windows，这样我就可以 purrr::map 得到互相关。
我将在整数向量上进行演示。为了简洁起见，我不使用“90”和“45”，而是使用“14”和“7”（任意）。
vec <- 100 + 1:28
winsize <- 14
minsize <- 7
最后一个 window 应该从
开始
laststart <- length(vec) - winsize + 1
laststart
# [1] 15
从这里开始，我们可以将其拆分为
starts <- 1 + (seq_len(ceiling(length(vec) / minsize)) - 1) * minsize
starts <- c(starts[starts < laststart], laststart)
Map(function(a, b) vec[a:b], starts, starts - 1 + winsize)
# [[1]]
# [1] 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114
# [[2]]
# [1] 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121
# [[3]]
# [1] 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128
其中每一个的长度都是 14，最后一个结束于 vec 的最后一个元素。
如果数据未完全对齐，这仍然有效。
vec <- 100 + 1:40
winsize <- 14
minsize <- ceiling(winsize / 2)
laststart <- length(vec) - winsize + 1
starts <- 1 + (seq_len(ceiling(length(vec) / minsize)) - 1) * minsize
# the last window is at most minsize, we need it to be between minsize and winsize
starts <- c(starts[starts < laststart], laststart)
Map(function(a, b) vec[a:b], starts, starts - 1 + winsize)
# [[1]]
# [1] 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114
# [[2]]
# [1] 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121
# [[3]]
# [1] 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128
# [[4]]
# [1] 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135
# [[5]]
# [1] 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140
您可以从 zoo 开始尝试 rollapply。
library(zoo)
# your data "ts"
# window size 90
# function 'c' gives you the data
# your overlap 45
# partial window at the end either "TRUE" or
# the minimum window size allowed, e.g. half window size
# align starts with first full window on left side
rollapply( ts, 90, c, by=45, partial=45, align="left" )
# e.g.
rollapply( 1:20, 5, c, by=3, partial=3, align="left" )
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] 1 2 3 4 5
[2,] 4 5 6 7 8
[3,] 7 8 9 10 11
[4,] 10 11 12 13 14
[5,] 13 14 15 16 17
[6,] 16 17 18 19 20
我想应用一种称为 CCF Sliding-Windows 的方法，其中我需要将我的时间序列拆分为 windows 90 天，重叠 45 天，最后一部分需要在时间序列的最后一天结束（在某种程度上它可以与前一个拆分重叠超过 45 天）。
举例来说，有一张图来表示这个方法的应用：
有人知道我如何用 R 做到这一点吗？我想创建一个列表来聚合数据帧的时间 windows，这样我就可以 purrr::map 得到互相关。
我将在整数向量上进行演示。为了简洁起见，我不使用“90”和“45”，而是使用“14”和“7”（任意）。
vec <- 100 + 1:28
winsize <- 14
minsize <- 7
最后一个 window 应该从
开始laststart <- length(vec) - winsize + 1
laststart
# [1] 15
从这里开始，我们可以将其拆分为
starts <- 1 + (seq_len(ceiling(length(vec) / minsize)) - 1) * minsize
starts <- c(starts[starts < laststart], laststart)
Map(function(a, b) vec[a:b], starts, starts - 1 + winsize)
# [[1]]
# [1] 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114
# [[2]]
# [1] 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121
# [[3]]
# [1] 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128
其中每一个的长度都是 14，最后一个结束于 vec 的最后一个元素。
如果数据未完全对齐，这仍然有效。
vec <- 100 + 1:40
winsize <- 14
minsize <- ceiling(winsize / 2)
laststart <- length(vec) - winsize + 1
starts <- 1 + (seq_len(ceiling(length(vec) / minsize)) - 1) * minsize
# the last window is at most minsize, we need it to be between minsize and winsize
starts <- c(starts[starts < laststart], laststart)
Map(function(a, b) vec[a:b], starts, starts - 1 + winsize)
# [[1]]
# [1] 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114
# [[2]]
# [1] 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121
# [[3]]
# [1] 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128
# [[4]]
# [1] 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135
# [[5]]
# [1] 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140
您可以从 zoo 开始尝试 rollapply。
library(zoo)
# your data "ts"
# window size 90
# function 'c' gives you the data
# your overlap 45
# partial window at the end either "TRUE" or
# the minimum window size allowed, e.g. half window size
# align starts with first full window on left side
rollapply( ts, 90, c, by=45, partial=45, align="left" )
# e.g.
rollapply( 1:20, 5, c, by=3, partial=3, align="left" )
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[2,] 4 5 6 7 8
[3,] 7 8 9 10 11
[4,] 10 11 12 13 14
[5,] 13 14 15 16 17
[6,] 16 17 18 19 20