将函数应用于R中面板数据中的滚动窗口

我尝试在滚动窗口中按类别应用一个函数（比如标准偏差）：

我有以下数据：

cat = c("A", "A", "A", "A", "B", "B", "B", "B") 
year = c(1990, 1991, 1992, 1993, 1990, 1991, 1992, 1993) 
value = c(2, 3, 5, 6, 8, 9, 4, 5) 
df = data.frame(cat, year, value)

我想创建一个新的列（比如sd），用cat估计两年窗口内的标准偏差

以下是我想到的结果：

---

关于如何实现这一点，您有什么建议吗？

可以使用

zoo

软件包中的

rollapply

：

library(zoo)

cat = c("A", "A", "A", "A", "B", "B", "B", "B") 
year = c(1990, 1991, 1992, 1993, 1990, 1991, 1992, 1993) 
value = c(2, 3, 5, 6, 8, 9, 4, 5) 
df = data.frame(cat, year, value)

df$stdev <- unlist(by(df, df$cat, function(x) {
  c(NA, rollapply(x$value, width=2, sd))
}), use.names=FALSE)

print(df)
##   cat year value     stdev
## 1   A 1990     2        NA
## 2   A 1991     3 0.7071068
## 3   A 1992     5 1.4142136
## 4   A 1993     6 0.7071068
## 5   B 1990     8        NA
## 6   B 1991     9 0.7071068
## 7   B 1992     4 3.5355339
## 8   B 1993     5 0.7071068

作为一个百灵鸟，我对上述两种方法进行了

system.time

（多次）比较，以及在回答下面的评论线程中指出的

ave

方法（从数据帧的“新”副本开始）

而

ddply

版本采用：

   user  system elapsed 
  0.004   0.000   0.004 

---

速度并不是一个真正的问题，但看起来

ave

和

by

版本是最有效的方法。

谢谢，但这并不完全正确-我希望这些标准偏差按“cat”分组。我可以在这里使用ddply或类似的东西吗？不需要

unlist（by（…）

-

ave

可能更合适：

带有（df，ave（value，cat，FUN=function（x）c（NA，rollappy（x，width=2，sd））

Nice。没有想到ave。它有

交互作用（…）；split（x，g）通过使用
rollappyr
和
fill=NA
参数可以稍微简化：
ave（df$value，df$cat，FUN=function（v）rollappyr（v，2，sd，fill=NA））
现在我想返回并将其添加到时间测试中！这是最好的全面解决方案。
df <- data.frame(cat, year, value)
system.time(df$stdev <- with(df, ave(value, cat, FUN=function(x) c(NA, rollapply(x, width=2, sd)))))

df <- data.frame(cat, year, value)
system.time(df$stdev <- unlist(by(df, df$cat, function(x) c(NA, rollapply(x$value, width=2, sd))), use.names=FALSE))

df <- data.frame(cat, year, value)
system.time(df$stdev <- ddply(df, .(cat), summarise, stdev=c(NA, rollapply(value, width=2, sd)))$stdev)

   user  system elapsed 
  0.002   0.000   0.002 

   user  system elapsed 
  0.004   0.000   0.004