滚动平均值（变化滞后） 库（tidyverse）

如何计算以下深度的平均值：变量y和z的1-2、1-3、1-4、…、1-10。请注意，在我的实际数据中，我没有相同的空间深度，因此我不能直接使用rollapply

set.seed（123）
深度y z
#> 1 1.000000 -0.56047565 -0.71040656
#> 2 1.090909 -0.23017749  0.25688371
#> 3 1.181818  1.55870831 -0.24669188
#> 4 1.272727  0.07050839 -0.34754260
#> 5 1.363636  0.12928774 -0.95161857
#> 6 1.454545  1.71506499 -0.04502772

所需输出的示例

df%>%
过滤器（在（深度，1，2）之间）%>%
在（变量（y，z），平均值）%>%时总结
变异（开始深度=1，结束深度=2）
#>y z开始深度结束深度
#> 1 0.1941793 -0.3271552           1         2
df%>%
过滤器（在（深度，1，3）之间）%>%
在（变量（y，z），平均值）%>%时总结
变异（开始深度=1，结束深度=3）
#>y z开始深度结束深度
#> 1 0.02263796 -0.3699128           1         3
df%>%
过滤器（在（深度，1，4）之间）%>%
在（变量（y，z），平均值）%>%时总结
变异（开始深度=1，结束深度=4）
#>y z开始深度结束深度
#> 1 0.01445704 -0.1993295           1         4

等等…

---

由（v0.2.1）

OP于2018年10月23日创建的，已经有代码一次创建一个输出，因此我猜请求是一次完成所有操作：

library(data.table)
setDT(df)

cols = c("y", "z")
mDT = data.table(start_depth = 1, end_depth = as.numeric(1:10))
res = df[mDT, on=.(depth >= start_depth, depth <= end_depth), 
  lapply(.SD, mean), by=.EACHI, .SDcols=cols]    
setnames(res, c(names(mDT), cols))

    start_depth end_depth           y           z
 1:           1         1 -0.56047565 -0.71040656
 2:           1         2  0.19417934 -0.32715522
 3:           1         3  0.02263796 -0.36991283
 4:           1         4  0.01445704 -0.19932946
 5:           1         5  0.06702734 -0.27118566
 6:           1         6  0.08145323 -0.21811183
 7:           1         7  0.03197788 -0.13311881
 8:           1         8  0.01918313 -0.10335488
 9:           1         9  0.03956002 -0.08520866
10:           1        10  0.09040591 -0.10754680

库（data.table）
setDT（df）
cols=c（“y”、“z”）
mDT=data.table（开始深度=1，结束深度=as.numeric（1:10））
res=df[mDT，on=。（depth>=start\u depth，depthOP已经有代码一次创建一个输出，所以我猜请求是一次完成所有操作：

library(data.table)
setDT(df)

cols = c("y", "z")
mDT = data.table(start_depth = 1, end_depth = as.numeric(1:10))
res = df[mDT, on=.(depth >= start_depth, depth <= end_depth), 
  lapply(.SD, mean), by=.EACHI, .SDcols=cols]    
setnames(res, c(names(mDT), cols))

    start_depth end_depth           y           z
 1:           1         1 -0.56047565 -0.71040656
 2:           1         2  0.19417934 -0.32715522
 3:           1         3  0.02263796 -0.36991283
 4:           1         4  0.01445704 -0.19932946
 5:           1         5  0.06702734 -0.27118566
 6:           1         6  0.08145323 -0.21811183
 7:           1         7  0.03197788 -0.13311881
 8:           1         8  0.01918313 -0.10335488
 9:           1         9  0.03956002 -0.08520866
10:           1        10  0.09040591 -0.10754680

库（data.table）
setDT（df）
cols=c（“y”、“z”）
mDT=data.table（开始深度=1，结束深度=as.numeric（1:10））
res=df[mDT，on=。（depth>=start\u depth，depth）您能显示所需的输出吗？您想要
df[2:3]我指定了所需的输出，以使我的问题更清楚。您可能会发现
rollappyr
函数很有用。您能显示所需的输出吗？您想要
df[2:3]我指定了所需的输出，以使我的问题更清楚。您可能会发现
rollappyr
函数很有用。工作正常，谢谢。如果我想按组进行，我可以这样做：res=df[mDT，on=。（filename，pdbar>=start\u depth，pdbar很高兴它能工作，yw.Yep，只要filename在两个表中（mDT和df）都能正常工作，谢谢。如果我想按组进行，我可以这样做：res=df[mDT，on=。（filename，pdbar>=start\u depth，pdbar很高兴它能工作，yw.yesp，只要filename在两个表中（mDT和df）就可以工作