R 用于处理重复数据的不规则时间序列的滚动窗口功能

我有以下data.frame：

    grp  nr   yr
 1:   A 1.0 2009
 2:   A 2.0 2009
 3:   A 1.5 2009
 4:   A 1.0 2010
 5:   B 3.0 2009
 6:   B 2.0 2010
 7:   B  NA 2011
 8:   C 3.0 2014
 9:   C 3.0 2019
10:   C 3.0 2020
11:   C 4.0 2021

期望输出：

   grp  nr   yr nr_roll_period_3
1    A 1.0 2009               NA
2    A 2.0 2009               NA
3    A 1.5 2009               NA
4    A 1.0 2010               NA
5    B 3.0 2009               NA
6    B 2.0 2010               NA
7    B  NA 2011               NA
8    C 3.0 2014               NA
9    C 3.0 2019               NA
10   C 3.0 2020               NA
11   C 4.0 2021         3.333333

逻辑是：

• 我想计算长度k（假设为3）期间的滚动平均值，其中3包括当前月/年/日（按组）
• 但是，如果没有连续3年/月/天，则不应计算任何内容
• 同样，在这段时间内，当计算列中有NA时，输出应为NA

目前我有这个功能：

calculate_rolling_window <-

  function(dt, date_col, calc_col, id, k) {

    require(data.table)

    return(setDT(dt)[
      , paste(calc_col, "roll_period", k, sep = "_") := 
        sapply(get(date_col), function(x) mean(get(calc_col)[between(get(date_col), x - k + 1, x)])),
      by = mget(id)])

  }

有没有办法处理这个问题？不需要专门的

数据。表

方法。

这可以通过在非等联接中分组来解决，以在长度

k

的滚动窗口上聚合，过滤连续数年的

k

和更新联接：

中间结果

mDT

包含

k

期间的滚动平均值

V2

，以及每个期间内唯一/不同年份的计数

V1

。它是由

DT

与一个data.table（包含由

动态创建的上限和下限）的非等联接创建的（grp=grp，upper=yr，lower=yr-k）

对于正好包含

k

不同年份的行，将对其进行筛选：

最后，它与

DT

连接，将新列附加到

DT

请注意，如果输入数据中存在

NA

，则默认情况下

mean（）

返回

NA

资料

库（data.table）
DT这可能会有所帮助：谢谢，但是我已经尝试过这些方法，并且不能满足当前的需求。
    grp  nr   yr nr_roll_period_3
 1:   A 1.0 2009         1.500000
 2:   A 2.0 2009         1.500000
 3:   A 1.5 2009         1.500000
 4:   A 1.0 2010         1.375000
 5:   B 3.0 2009               NA
 6:   B 2.0 2010               NA
 7:   B  NA 2011               NA
 8:   C 3.0 2014               NA
 9:   C 3.0 2019               NA
10:   C 3.0 2020               NA
11:   C 4.0 2021         3.333333

library(data.table)
k <- 3L
# group by join parameters of a non-equi join
mDT <- setDT(DT)[.(grp = grp, upper = yr, lower = yr - k), 
                 on = .(grp, yr <= upper, yr > lower), 
                 .(uniqueN(x.yr), mean(nr)), by = .EACHI]
# update join with filtered intermediate result
DT[mDT[V1 == k], on = .(grp, yr), paste0("nr_roll_period_", k) := V2]
DT

    grp  nr   yr nr_roll_period
 1:   A 1.0 2009             NA
 2:   A 2.0 2009             NA
 3:   A 1.5 2009             NA
 4:   A 1.0 2010             NA
 5:   B 3.0 2009             NA
 6:   B 2.0 2010             NA
 7:   B  NA 2011             NA
 8:   C 3.0 2014             NA
 9:   C 3.0 2019             NA
10:   C 3.0 2020             NA
11:   C 4.0 2021       3.333333

mDT

    grp   yr   yr V1       V2
 1:   A 2009 2006  1 1.500000
 2:   A 2009 2006  1 1.500000
 3:   A 2009 2006  1 1.500000
 4:   A 2010 2007  2 1.375000
 5:   B 2009 2006  1 3.000000
 6:   B 2010 2007  2 2.500000
 7:   B 2011 2008  3       NA
 8:   C 2014 2011  1 3.000000
 9:   C 2019 2016  1 3.000000
10:   C 2020 2017  2 3.000000
11:   C 2021 2018  3 3.333333

mDT[V1 == k]

   grp   yr   yr V1       V2
1:   B 2011 2008  3       NA
2:   C 2021 2018  3 3.333333

library(data.table)
DT <- fread(text = "rn    grp  nr   yr
 1:   A 1.0 2009
 2:   A 2.0 2009
 3:   A 1.5 2009
 4:   A 1.0 2010
 5:   B 3.0 2009
 6:   B 2.0 2010
 7:   B  NA 2011
 8:   C 3.0 2014
 9:   C 3.0 2019
10:   C 3.0 2020
11:   C 4.0 2021", drop = 1L)