dplyr基于多列滚动更改多列

我试图使用dplyr将多个东西组合在一起：假设我有一个多重回报的时间序列，我想计算所有回报与所有其他回报的平均相关性（我简化了我的实际任务，给出了最简单的例子）。当然（与下面的示例相反），我的真实数据集相当大（而且还没有

spread（stock，ret）

）包含多个NAs。另外，在第二步中，我必须创建自己的函数并提供给rollapply。因此，如果您有使用RCpproll软件包的建议，我将非常高兴

在下面的示例中，您可以看到我需要一次输入所有列，选择一个窗口，同时对所有列应用一个函数，接收具有相同列数的向量，等等

以下是我的例子：

df <- data.frame(Date =as.Date("1926-01-01")+1:24,
             PERMNO1 = rnorm(24,0.01,0.3),
             PERMNO2 = rnorm(24,0.02,0.4),
             PERMNO2 = rnorm(24,-0.01,0.6))
df %>%
do(rollapplyr(.[,-1],width=12,function(a) colMeans(cor(a))))

df%
do（rollappyr（[，-1]，宽度=12，函数（a）colMeans（cor（a）））

我想得到的是这样的东西：

df2 <- df; df2[,2:4]<-NA
for (i in 12:24){
   df2[i,2:4] <- colMeans(cor(df[(i-12):i,2:4]))
}
df2
     Date    PERMNO1   PERMNO2 PERMNO2.1
1926-01-02         NA        NA        NA
1926-01-03         NA        NA        NA
1926-01-04         NA        NA        NA
1926-01-05         NA        NA        NA
1926-01-06         NA        NA        NA
1926-01-07         NA        NA        NA
1926-01-08         NA        NA        NA
1926-01-09         NA        NA        NA
1926-01-10         NA        NA        NA
1926-01-11         NA        NA        NA
1926-01-12         NA        NA        NA
1926-01-13 0.14701350 0.2001694 0.3787320
1926-01-14 0.15364347 0.2438042 0.3143516
1926-01-15 0.16118233 0.2549841 0.3266877
1926-01-16 0.04727533 0.2534126 0.3132990
1926-01-17 0.05220443 0.2411095 0.2744379
1926-01-18 0.12252848 0.2461743 0.2766122
1926-01-19 0.08414717 0.2287705 0.2897744
1926-01-20 0.11164866 0.2503174 0.2414130
1926-01-21 0.08886537 0.2604810 0.2621597
1926-01-22 0.14216304 0.2667540 0.2543573
1926-01-23 0.12654902 0.3086711 0.2751671
1926-01-24 0.11068607 0.3019835 0.2728166
1926-01-25 0.06714698 0.2696828 0.2184242

---

df2将数据帧转换为zoo对象，运行
rollappyr
并转换回：

library(dplyr)
library(zoo)

df %>%
   read.zoo %>%
   rollapplyr(12, function(x) colMeans(cor(x)), by.column = FALSE, fill = NA) %>%
   fortify.zoo

如果您只想将答案保留为zoo对象，则可以省略最后一行，这可能比将时间序列表示为数据帧更方便。
问题中显示的输出不可复制，因为使用随机数时未设置
种子（…）
。