создать кадр данных с несколькими столбцами, которые все скользящие средние из разных окон

Question

У меня есть кадр данных «mydata», который представляет собой 2 столбца: столбец даты и столбец значений. Я хотел бы добавить столбцы в фрейм данных, которые скользящие средние столбца «значение» в разных окнах.

В настоящее время MYDATA имеет 2 колонки

Column 1 - date 
Column 2 - value 

Я хотел бы столбец 3, чтобы быть 2 период скользящее среднее значение столбца, столбец 4, чтобы быть в 3 период скользящее среднее значение столбца, и т.д.. пока последний столбец не является скользящим средним 9 периодов

, так что я хотел бы добавить эти столбцы:

Column 3 - SMA(value, 2) 
Column 4 - SMA(value, 3) 
Column 5 - SMA(value, 4) 
Column 6 - SMA(value, 5) 
Column 7 - SMA(value, 6) 
Column 8 - SMA(value, 7) 
Column 9 - SMA(value, 8) 
Column 10 - SMA(value, 9) 

здесь код

library(TTR) 
date = seq(as.Date("2016-01-01"),as.Date("2016-01-10"),"day") 
value =c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10) 
mydata = data.frame (date, value) 
z = zoo(value, date) 
SMA(z, n=2)# this would be 3rd column of data frame 
SMA(z, n=3)# this would be 4th column of data frame 

и т.д .....

спасибо.

Answer 1

Вы могли бы добиться этого с data.table пакета и функции rollmeanr (или функции rollmean) из zoo пакета:

library(data.table) 
library(zoo) 
# method 1: 
setDT(mydata)[, paste0('MA',2:9) := lapply(2:9, function(x) rollmeanr(value, x, fill = NA))][] 
# method 2: 
setDT(mydata)[, paste0('MA',2:9) := lapply(2:9, rollapplyr, data = value, mean, fill = NA)][] 

, которые оба дают:

> mydata 
      date value MA2 MA3 MA4 MA5 MA6 MA7 MA8 MA9 
1: 2016-01-01  1 NA NA NA NA NA NA NA NA 
2: 2016-01-02  2 1.5 NA NA NA NA NA NA NA 
3: 2016-01-03  3 2.5 2 NA NA NA NA NA NA 
4: 2016-01-04  4 3.5 3 2.5 NA NA NA NA NA 
5: 2016-01-05  5 4.5 4 3.5 3 NA NA NA NA 
6: 2016-01-06  6 5.5 5 4.5 4 3.5 NA NA NA 
7: 2016-01-07  7 6.5 6 5.5 5 4.5 4 NA NA 
8: 2016-01-08  8 7.5 7 6.5 6 5.5 5 4.5 NA 
9: 2016-01-09  9 8.5 8 7.5 7 6.5 6 5.5 5 
10: 2016-01-10 10 9.5 9 8.5 8 7.5 7 6.5 6 

В ответ на ваш комментарий , вы можете добавить значения log, связав аналогичную операцию:

setDT(mydata)[, paste0('MA',2:9) := lapply(2:9, function(x) rollmeanr(value, x, fill = NA)) 
       ][, paste0('ln',2:9) := lapply(.SD, log), .SDcols = 3:10] 

, который дает:

> mydata 
      date value MA2 MA3 MA4 MA5 MA6 MA7 MA8 MA9  ln2  ln3  ln4  ln5  ln6  ln7  ln8  ln9 
1: 2016-01-01  1 NA NA NA NA NA NA NA NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA 
2: 2016-01-02  2 1.5 NA NA NA NA NA NA NA 0.4054651  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA 
3: 2016-01-03  3 2.5 2 NA NA NA NA NA NA 0.9162907 0.6931472  NA  NA  NA  NA  NA  NA 
4: 2016-01-04  4 3.5 3 2.5 NA NA NA NA NA 1.2527630 1.0986123 0.9162907  NA  NA  NA  NA  NA 
5: 2016-01-05  5 4.5 4 3.5 3 NA NA NA NA 1.5040774 1.3862944 1.2527630 1.098612  NA  NA  NA  NA 
6: 2016-01-06  6 5.5 5 4.5 4 3.5 NA NA NA 1.7047481 1.6094379 1.5040774 1.386294 1.252763  NA  NA  NA 
7: 2016-01-07  7 6.5 6 5.5 5 4.5 4 NA NA 1.8718022 1.7917595 1.7047481 1.609438 1.504077 1.386294  NA  NA 
8: 2016-01-08  8 7.5 7 6.5 6 5.5 5 4.5 NA 2.0149030 1.9459101 1.8718022 1.791759 1.704748 1.609438 1.504077  NA 
9: 2016-01-09  9 8.5 8 7.5 7 6.5 6 5.5 5 2.1400662 2.0794415 2.0149030 1.945910 1.871802 1.791759 1.704748 1.609438 
10: 2016-01-10 10 9.5 9 8.5 8 7.5 7 6.5 6 2.2512918 2.1972246 2.1400662 2.079442 2.014903 1.945910 1.871802 1.791759