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r - 由于 R 中的 NA 值（不应删除）导致 Rollapplyr 函数出现问题

问题描述

我有一个数据框：

      date comp  ei
1   1/1/73    A  NA
2   1/4/73    A 0.6
3   1/7/73    A 0.7
4  1/10/73    A 0.9
5   1/1/74    A 0.4
6   1/4/74    A 0.5
7   1/7/74    A 0.7
8  1/10/74    A 0.7
9   1/1/75    A 0.4
10  1/4/75    A 0.5
11  1/1/73    B 0.8
12  1/4/73    B 0.8
13  1/7/73    B 0.5
14 1/10/73    B 0.6
15  1/1/74    B 0.3
16  1/4/74    B 0.2
17  1/1/73    C  NA
18  1/4/73    C 0.6
19  1/7/73    C 0.4
20 1/10/73    C 0.8
21  1/1/74    C 0.7
22  1/4/74    C 0.9
23  1/7/74    C 0.4
24 1/10/74    C 0.3

我想计算滚动标准。按 comp 分组的 ei 偏差。我想要最后 8 行的滚动标准偏差 - 但如果只存在 6 行，到目前为止，它仍然应该采用滚动标准。那些的偏差。所以我在这段代码中使用 width = 8 和 partial = 6：

roll <- function(z) rollapplyr(z, width = 8, FUN = sd, fill = NA, partial = 6)  
df <- transform(df, roll = ave(ei, comp, FUN = roll))

但是，由于我的一些“ei”值是“NA”，因此函数的部分部分不起作用，因为过去 8 行之一中有一个 NA。所以当然在6行之后std。开发。是不适用。仅对于 comp = B，partial = 6 有效。结果如下所示：

      date comp  ei      roll
1   1/1/73    A  NA        NA
2   1/4/73    A 0.6        NA
3   1/7/73    A 0.7        NA
4  1/10/73    A 0.9        NA
5   1/1/74    A 0.4        NA
6   1/4/74    A 0.5        NA
7   1/7/74    A 0.7        NA
8  1/10/74    A 0.7        NA
9   1/1/75    A 0.4 0.1726888
10  1/4/75    A 0.5 0.1772811
11  1/1/73    B 0.8        NA
12  1/4/73    B 0.8        NA
13  1/7/73    B 0.5        NA
14 1/10/73    B 0.6        NA
15  1/1/74    B 0.3        NA
16  1/4/74    B 0.2 0.2503331
17  1/1/73    C  NA        NA
18  1/4/73    C 0.6        NA
19  1/7/73    C 0.4        NA
20 1/10/73    C 0.8        NA
21  1/1/74    C 0.7        NA
22  1/4/74    C 0.9        NA
23  1/7/74    C 0.4        NA
24 1/10/74    C 0.3        NA

我宁愿希望我的结果看起来像下面那样，第一个 std. dev 是针对前 6 个值（不是 NA）的第 7 行中的 comp A 计算的，其中 comp C 具有标准。第 23 和 24 行中的开发：

      date comp  ei      roll
1   1/1/73    A  NA        NA
2   1/4/73    A 0.6        NA
3   1/7/73    A 0.7        NA
4  1/10/73    A 0.9        NA
5   1/1/74    A 0.4        NA
6   1/4/74    A 0.5        NA
7   1/7/74    A 0.7 0.1751190
8  1/10/74    A 0.7 0.1618347
9   1/1/75    A 0.4 0.1726888
10  1/4/75    A 0.5 0.1772811
11  1/1/73    B 0.8        NA
12  1/4/73    B 0.8        NA
13  1/7/73    B 0.5        NA
14 1/10/73    B 0.6        NA
15  1/1/74    B 0.3        NA
16  1/4/74    B 0.2 0.2503331
17  1/1/73    C  NA        NA
18  1/4/73    C 0.6        NA
19  1/7/73    C 0.4        NA
20 1/10/73    C 0.8        NA
21  1/1/74    C 0.7        NA
22  1/4/74    C 0.9        NA
23  1/7/74    C 0.4 0.2065591
24 1/10/74    C 0.3 0.2267787

在计算滚动标准之前，如何在不运行 na.omit 代码的情况下执行此操作。开发？我不想删除 NA 的原因是我需要带有 comp 和 date 的行（以及我真实数据集中的其他列）。此外，在我的真实数据集中，删除我的 NA 值可能会导致在一个周期的中间删除 NA，以便滚动标准。开发。函数不适合日期，我的结果将是错误的。

有没有办法在不删除 NA 值的情况下处理这个问题？

标签： rrollapply

解决方案

1)如果至少有 6 个非 NA，则 FUN 计算 sd，否则返回 NA。然后按照问题进行。

library(zoo)

df$date <- as.Date(df$date, "%d/%m/%y")
FUN <- function(x) if (length(na.omit(x)) >= 6) sd(x, na.rm = TRUE) else NA
roll <- function(z) rollapplyr(z, width = 8, FUN = FUN, 
      fill = NA, partial = 6)  
transform(df, roll = ave(ei, comp, FUN = roll))

2）另一种可能性是使用 na.omit 然后将结果与原始数据框合并。

library(zoo)

df$date <- as.Date(df$date, "%d/%m/%y")
roll <- function(z) rollapplyr(z, width = 8, FUN = sd, fill = NA, partial = 6)  

df_roll_0 <- transform(na.omit(df), roll = ave(ei, comp, FUN = roll)) 
df_roll_m <- merge(df, df_roll_0, all = TRUE)
o <- with(df_roll_m, order(comp, date))
df_roll <- df_roll_m[o, ]

2a)这也可以使用 dplyr/tidyr 来表达：

library(dplyr)
library(tidyr)
library(zoo)
df$date <- as.Date(df$date, "%d/%m/%y")
roll <- function(z) rollapplyr(z, width = 8, FUN = sd, fill = NA, partial = 6)  

df_roll_0 <- df %>%
  drop_na %>%
  group_by(comp) %>%
  mutate(roll = roll(ei)) %>%
  ungroup

df %>%
  left_join(df_roll_0)

笔记

Lines <- "      date comp  ei
1   1/1/73    A  NA
2   1/4/73    A 0.6
3   1/7/73    A 0.7
4  1/10/73    A 0.9
5   1/1/74    A 0.4
6   1/4/74    A 0.5
7   1/7/74    A 0.7
8  1/10/74    A 0.7
9   1/1/75    A 0.4
10  1/4/75    A 0.5
11  1/1/73    B 0.8
12  1/4/73    B 0.8
13  1/7/73    B 0.5
14 1/10/73    B 0.6
15  1/1/74    B 0.3
16  1/4/74    B 0.2
17  1/1/73    C  NA
18  1/4/73    C 0.6
19  1/7/73    C 0.4
20 1/10/73    C 0.8
21  1/1/74    C 0.7
22  1/4/74    C 0.9
23  1/7/74    C 0.4
24 1/10/74    C 0.3"
df <- read.table(text = Lines)

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