- [R dplyr - rollmean使用组由

Question

我有如下的数据帧列：

（找到图像，如果数据不是按格式）

Sample Data      
date id name loc mean count mean 
9/6/2016 kar1 AAA 100004 0 1 
9/8/2016 kar1 AAA 100004 0 3 
9/9/2016 kar1 AAA 100004 0 4 
9/10/2016 kar1 AAA 100004 0 5 
9/11/2016 kar1 AAA 100004 0 6 
9/12/2016 kar1 AAA 100004 0 7 
9/13/2016 kar1 AAA 100004 0 8 
9/14/2016 kar1 AAA 100004 0 9 
9/7/2016 blr1 BBB 100004 0 2 

正尝试计算（（第7天轧制平均值））基于id，name，loc计数字段的3天滚动平均值（前3天和后3天） 但结果不符合预期。

发现下面的代码：

fnrollmean <- function(x) rollmean(df$count,7,na.pad=TRUE,align="center") 

rollmeandf <- df %>% group_by(id,name,loc) %>% arrange(id,name,loc) %>% mutate(funs=fnrollmean(df$count)) 

我得到错误：

错误的eval（替代（表达式），ENVIR，enclos）：不兼容的尺寸 （9），预计8（组大小）或1

如果我只是做：

test2 <- df %>% mutate(funs=fnrollmean(df$count)) 

它的工作原理是通过考虑所有错误的疾病来计算。

请让我知道如果我错过了什么或任何工作。

预期结果：

date id name loc mean count mean 
9/6/2016 kar1 AAA 100004 0 1 NA 
9/8/2016 kar1 AAA 100004 0 3 NA 
9/9/2016 kar1 AAA 100004 0 4 NA 
9/10/2016 kar1 AAA 100004 0 5 4.8 
9/11/2016 kar1 AAA 100004 0 6 6 
9/12/2016 kar1 AAA 100004 0 7 NA 
9/13/2016 kar1 AAA 100004 0 8 NA 
9/14/2016 kar1 AAA 100004 0 9 NA 
9/7/2016 blr1 BBB 100004 0 2 NA 

由于

Answer 1

要使用mutate，必须有一个返回相同的长度矢量作为输入到矢量（S）的窗口函数该函数（或返回一个标量，该标量将被强制为一个具有标量值的长度的向量）。问题是你的fnrollmean没有，因此错误。请注意，即使在发布输入数据后跟踪jdobre的评论，也会保留相同类型的错误，因为第二组(blr1, BBB, 100004)只有1行。因此，修改fnrollmean为：

library(zoo) 
fnrollmean <- function (x) { 
    if (length(x) < 7) { 
    rep(NA,length(x)) 
    } else { 
    rollmean(x,7,align="center",na.pad=TRUE) 
    } 
} 

请注意，我们跟着jdobre的评论使用x代替df$count函数内。然后，（再次下jdobre的评论中mutate调用fnrollmean时使用count，而不是df$count）：

library(dplyr) 
result <- df %>% group_by(id,name,loc) %>% 
       mutate(rollavg=fnrollmean(count)) 

给出：

print(result) 
##Source: local data frame [9 x 7] 
##Groups: id, name, loc [2] 
## 
##  date  id name loc mean count rollavg 
##  <fctr> <fctr> <fctr> <int> <int> <int> <dbl> 
##1 9/6/2016 kar1 AAA 100004  0  1  NA 
##2 9/8/2016 kar1 AAA 100004  0  3  NA 
##3 9/9/2016 kar1 AAA 100004  0  4  NA 
##4 9/10/2016 kar1 AAA 100004  0  5 4.857143 
##5 9/11/2016 kar1 AAA 100004  0  6 6.000000 
##6 9/12/2016 kar1 AAA 100004  0  7  NA 
##7 9/13/2016 kar1 AAA 100004  0  8  NA 
##8 9/14/2016 kar1 AAA 100004  0  9  NA 
##9 9/7/2016 blr1 BBB 100004  0  2  NA