使用groupby和可变窗口长度的滚动平均

我正试图创建一个基于ID列和R中的度量时间标签的列的滚动平均值，但是我遇到了很多麻烦

以下是我的数据框的外观：

ID Measurement Value

A    1           10

A    2           12

A    3           14

B    1           10

B    2           12

B   3           14

B   4           10

问题是每个ID的测量计数从9到76不等，因此我没有找到一个解决方案，在处理不同的窗口长度时，为每个ID创建一列滚动平均值

我的目标是这样的数据框架：

ID Measurement Value Average

A    1           10 NA

A    2           12 11

A    3           14 12

B    1           10 NA

B    2           12 11

B   3           14  12 

B   4           10 11.5 

使用您的数据：

library(dplyr)

dat %>%
   group_by(Id) %>%
   mutate(Avrg = cumsum(Value)/(1:n()))

# A tibble: 7 x 4
# Groups:   Id [2]
  Id    Measurement Value  Avrg
  <chr>       <int> <int> <dbl>
1 A               1    10  10  
2 A               2    12  11  
3 A               3    14  12  
4 B               1    10  10  
5 B               2    12  11  
6 B               3    14  12  
7 B               4    10  11.5

另外，我很确定10的平均值是10，而不是NA

library(dplyr)
data %>%
group_by(ID) %>%
mutate(rolling_mean = cummean(Value))

---

第一行将是每个组（ID）的第一个值的平均值，而不是NA。

这不使用包。它按ID计算累积平均值，但对于

测量值

等于1的情况，它强制平均值为

NA

transform(DF, Avg = ave(Value, ID, FUN = cumsum) / 
   ifelse(Measurement == 1, NA, Measurement))

给予：

  ID Measurement Value  Avg
1  A           1    10   NA
2  A           2    12 11.0
3  A           3    14 12.0
4  B           1    10   NA
5  B           2    12 11.0
6  B           3    14 12.0
7  B           4    10 11.5

注 可复制形式的输入

DF

：

Lines <- "ID Measurement Value
A    1           10
A    2           12
A    3           14
B    1           10
B    2           12
B    3           14
B    4           10"
DF <- read.table(text = Lines, header = TRUE, strip.white = TRUE, as.is = TRUE)

---

行有价值的答案，面临同样的问题
Lines <- "ID Measurement Value
A    1           10
A    2           12
A    3           14
B    1           10
B    2           12
B    3           14
B    4           10"
DF <- read.table(text = Lines, header = TRUE, strip.white = TRUE, as.is = TRUE)