rollapply

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일련의 시간 프레임에 걸쳐 그룹 별 발생 횟수/총계를 계산하려고합니다. 는이 같은 일부 샘플 데이터와 데이터 프레임이 : 예를 들어이 그래서, dates = as.Date(c("2011-10-09", "2011-10-15", "2011-10-16", "2011-10-18", "2011-10-21", "2

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이 그룹은 내가 압연의 무리를 계산하기 위해 노력하고 부족한 관찰

때 그룹에 의해 평균 압연 평가하기 것은 데이터 집합 수단 - date name px_last 2012-12-04 A 6.81 2012-12-05 A 4.28 2012-12-06 A 4.32 2012-12-04 A 6.89 2012-12-05 A 7.24 2012-12-04 B 6.81 2012-12-05 B 9.38 2012-12-06

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현재 행이없는 rollaply를 사용하십시오.

저는 몇 가지 요약 통계를 순환계로 계산하고자하는 간단한 data.frame을 가지고 있습니다. 예를 들어, 다섯 명 관찰 (2 시차, 앞서 현재 2)의 창을 통해 중간 압연 그러나 library(dplyr) x <- data.frame("vals" = rnorm(3e04)) y <- x %>% mutate(med5 = rollapply(da

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전년도 관측치의 최대치를 계산하십시오.

전년도 관측치의 변수를 최대 값으로 얻고 (각 연도가 아닌!) 각 행 (관측치)에이를 구현하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 나는 이렇게하는 가장 좋은 방법은 rollapply 함수를 사용하는 것이지만 각 관찰마다 달라질 수 있으므로 너비가 어떻게 보이는지 알아낼 수 없다고 생각합니다 (각 관찰은 하루를 나타내지 만 모든 날에는 관찰이 없음). 목록을 사용하

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sparklyr을 사용하는 대용량 데이터의 경우 rollapply

대략 2250 만 건의 데이터 세트에 대해 롤링 가치가있는 값을 예측하고자하므로 빠른 계산을 위해 sparklyr을 사용하고 싶습니다. 여기에 내가 (샘플 데이터베이스를 사용) 한 일이다 library(PerformanceAnalytics) library(reshape2) library(dplyr) data(managers) data <- zero

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rollapply 내에서 사용자 정의 함수를 사용하는 방법

회귀를 실행하고 결과를 원하는 방식으로 반환하는 사용자 정의 함수가 있습니다. 이 함수의 이름은 "reg.fun"입니다. results <- dt[ ,reg.fun(.SD, depvar="Y", indepvars=c("X1", "X2")), .SDcols=c("Y", "X1", "X2"), by = id] 은 위의 코드는 다음과 같은 출력

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dplyr 롤링은 여러 열을 기반으로 여러 열을 변경합니다.

dplyr을 사용하여 여러 가지를 함께 가져 오려고합니다. 여러 차례 반환하는 시계열이 있기 때문에 평균 상관 관계를 계산하고 싶습니다. 가능한 모든 예를들 수 있습니다). 물론 (아래 예와는 대조적으로) 실제 데이터 세트는 다소 크고 (아직 spread(stock,ret)은 아님) 여러 개의 NA가 포함되어 있습니다. 또한, 두 번째 단계에서는 필자 만의

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왜 fillapply가 fill = NA로 훨씬 느리고 함수가 여러 값을 반환합니까?

함수가 2 개 이상의 값을 반환하고 fill = NA을 사용하면 rollapply이 훨씬 느려집니다. 피할 수있는 방법이 있습니까? rollapply() 함수 내부적으로 발생 f1= function(v)c(mean(v)+ median(v)) #return vector of length 1 f2= function(v)c(mean(v), median(v))

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상위 6 개 행을 제외하고 선택된 행 수에 대한 rollapply

rollapply을 구현하고 상위 6 개 행을 제외하고 창 길이 2의 평균을 계산하려고했습니다. Volume <- c(10406513,14252364,7235783,7235783,5593794,5825159,3887574,2959390, 5060051,5984374,5395609,5750741,6065117,4498997,6712159) 를 다음과 같이

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동적 기준을 가진 동물원 패키지의 rollapply를 사용하여 백작을 계산하십시오

here과 같은 관측 수를 계산하는 방법을 찾고 있지만 특정 관측치 (이동 수)에 따라 기준을 변경할 수 있습니다. 예 : mag의 특정 관찰보다 큰 mag의 관찰 수 (지난 50 개)를 계산합니다. 코드는 내가 가진 : rollapplyr(zoo(mag),50,function(i){sum(mag>i)},partial=T,by.column=F,fill=NA