如何使用r中的灵活窗口逐日计算一个月的滚动平均值？

我试图逐日计算3月份新冠病毒病例的滚动平均数

例如，3月5日应取3月前5天的病例平均数，20日应取前20天的病例平均数

我已经为此编写了一小段代码，但是是否有预构建的函数或更好的方法来实现这一点

df：

Country.Region Date       Cases_count
   <chr>          <date>           <dbl>
 1 France         2021-03-01        4730
 2 France         2021-03-02       22872
 3 France         2021-03-03       26903
 4 France         2021-03-04       25286
 5 France         2021-03-05       23507
 6 France         2021-03-06       23306
 7 France         2021-03-07       21835
 8 France         2021-03-08        5534
 9 France         2021-03-09       23143
10 France         2021-03-10       29674

---

问题：要将此与案例计数一起使用，我必须进行一些加入。因此，如果有一些预先构建的函数，那么我可能可以将其与mutate或summary一起使用。

因此，您实际需要的是一个累积的平均值，而不是滚动/移动平均值

更简单的方法是使用

cumsum

。例如，如果向量

x

包含N个元素，则累积平均值可以表示为：

cummulative_mean <- cumsum(x) / seq_len(length(x))

---

cumulative\u意思是建议：提供代码以生成您的
df
。粘贴名称和值会有所帮助，但要将它们粘贴到编辑器中，然后再对其进行声明，需要付出一些努力。如果您的代码按照通用样式指南正确格式化，也会有所帮助，如中所示。当然，我们会记住这一点！！谢谢@eduardokapp，这确实是一个累积平均值。我问这个问题真是太愚蠢了，这让人尴尬。现在你明白了，这可能看起来很愚蠢！希望你的问题也能帮助更多的人找到答案。是的，当然！！
      Date rolling_mean
1  2021-03-01      4730.00
2  2021-03-02     13801.00
3  2021-03-03     18168.33
4  2021-03-04     19947.75
5  2021-03-05     20659.60
6  2021-03-06     21100.67
7  2021-03-07     21205.57
8  2021-03-08     19246.62
9  2021-03-09     19679.56
10 2021-03-10     20679.00

cummulative_mean <- cumsum(x) / seq_len(length(x))