按R中的间隔计算列的平均值

我找不到我的问题的副本，所以我希望你能帮助我

通过一个简单的例子，我希望根据指定的窗口大小（称之为

n

）计算一列的平均值

我计算了一列下的行平均值，以n行为间隔，如下所示：

#For n = 4, row 4 is calculated as (11+12+13+14)/n
#For n =4, row 5 is calculated as (12+13+14+15)/n
#And so on ...

我查看了以下帖子，例如：

我在下面尝试了这段代码，但无法获得写入解决方案

data<-data %>% mutate(z=rollapplyr(y,10,FUN=mean,by=4))

data%变异（z=rollappyr（y，10，FUN=mean，by=4））

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谢谢你的帮助。谢谢你

你可以用图书馆动物园的滚动平均值来做

data <- data.frame(x = rep(1:10,1), y = rep(11:20, 1))

result <- structure(list(x = 1:10, y = 11:20, z = c("NA", "NA", "NA", "12.5", 
                                                    "13.5", "14.5", "15.5", "16.5", "17.5", "18.5")), class = "data.frame", .Names = c("x", 
                                                                                                                                       "y", "z"), row.names = c(NA, -10L))

data您可以将
outer（）
与自定义函数一起使用。
diag（）
为您提供所需的值

myMean <- function(x, y) mean(dat[seq(x, y), 2])
mmean <- diag(outer(1:nrow(dat), (4:nrow(dat)), Vectorize(myMean)))

dat$z <- NA  # initialize column
dat$z[-(1:3)] <- mmean

#     x  y    z
# 1   1 11   NA
# 2   2 12   NA
# 3   3 13   NA
# 4   4 14 12.5
# 5   5 15 13.5
# 6   6 16 14.5
# 7   7 17 15.5
# 8   8 18 16.5
# 9   9 19 17.5
# 10 10 20 18.5

myMean
data <- data.frame(x = rep(1:10,1), y = rep(11:20, 1))

result <- structure(list(x = 1:10, y = 11:20, z = c("NA", "NA", "NA", "12.5", 
                                                    "13.5", "14.5", "15.5", "16.5", "17.5", "18.5")), class = "data.frame", .Names = c("x", 
                                                                                                                                       "y", "z"), row.names = c(NA, -10L))

library(zoo)
data$z <- rollmeanr(data$y,4,fill=NA)

myMean <- function(x, y) mean(dat[seq(x, y), 2])
mmean <- diag(outer(1:nrow(dat), (4:nrow(dat)), Vectorize(myMean)))

dat$z <- NA  # initialize column
dat$z[-(1:3)] <- mmean

#     x  y    z
# 1   1 11   NA
# 2   2 12   NA
# 3   3 13   NA
# 4   4 14 12.5
# 5   5 15 13.5
# 6   6 16 14.5
# 7   7 17 15.5
# 8   8 18 16.5
# 9   9 19 17.5
# 10 10 20 18.5

dat <- data.frame(x=rep(1:10, 1), y=rep(11:20, 1))