我有此数据：
library(dplyr)
glimpse(samp)
Observations: 15
Variables: 6
$ date <date> 2013-01-04, 2013-01-31, 2013-01-09, 2013-01-20, 2013-01-29, 2013...
$ shop_id <int> 4, 1, 30, 41, 26, 16, 25, 10, 29, 52, 54, 42, 8, 59, 31
$ item_id <int> 1904, 17880, 14439, 15010, 10917, 10331, 2751, 1475, 16071, 13901...
$ item_cnt_day <dbl> 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 1
$ month <int> 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3
$ year <int> 2013, 2013, 2013, 2013, 2013, 2013, 2013, 2013, 2013, 2013, 2013,...
这只是大型数据集的一个示例，因此在date之间存在跳转。
在原始数据中，时间序列的起始日期为2013-01-01，结束于2015-11-30。数据是时间序列。我的目标是计算一个月的lag。问题是一个月的长度不一致（即某些月份有30天，另一些月份有31天）。为了计算延迟，我必须设置一个数字。但是，正如我之前提到的一个月，不可能设置一个固定的数字。有没有一种方法可以计算出滞后月份？
目标变量为item_cnt_day。应计算滚动平均值的滞后。在此示例中，每个月有5天，因此结果应为：
库（RcppRoll）
库（dplyr）
samp %>%
mutate(r_mean_5 = lag(roll_meanr(item_cnt_day, 5), 1))
date shop_id item_id item_cnt_day month year r_mean_5
30717 2013-01-04 4 1904 1 1 2013 NA
43051 2013-01-31 1 17880 1 1 2013 NA
66273 2013-01-09 30 14439 1 1 2013 NA
105068 2013-01-20 41 15010 1 1 2013 NA
23332 2013-01-29 26 10917 1 1 2013 NA
28838 2013-02-22 16 10331 1 2 2013 1.0
40418 2013-02-08 25 2751 2 2 2013 1.0
62219 2013-02-12 10 1475 1 2 2013 1.2
98641 2013-02-16 29 16071 1 2 2013 1.2
21905 2013-02-23 52 13901 2 2 2013 1.2
32219 2013-03-31 54 2972 1 3 2013 1.4
45156 2013-03-17 42 11184 1 3 2013 1.4
69513 2013-03-24 8 19405 1 3 2013 1.2
110206 2013-03-10 59 2255 1 3 2013 1.2
24473 2013-03-07 31 15119 1 3 2013 1.2
这里是dput()。
structure(list(date = structure(c(15709, 15736, 15714, 15725,
15734, 15758, 15744, 15748, 15752, 15759, 15795, 15781, 15788,
15774, 15771), class = "Date"), shop_id = c(4L, 1L, 30L, 41L,
26L, 16L, 25L, 10L, 29L, 52L, 54L, 42L, 8L, 59L, 31L), item_id = c(1904L,
17880L, 14439L, 15010L, 10917L, 10331L, 2751L, 1475L, 16071L,
13901L, 2972L, 11184L, 19405L, 2255L, 15119L), item_cnt_day = c(1,
1, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 1), month = c(1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L), year = c(2013L,
2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 2013L,
2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 2013L)), row.names = c(30717L, 43051L,
66273L, 105068L, 23332L, 28838L, 40418L, 62219L, 98641L, 21905L,
32219L, 45156L, 69513L, 110206L, 24473L), class = "data.frame")
答案 0 :(得分：1)
我对计算lag并不十分熟悉，但这也许就是您想要的吗？
数据：
df <- structure(list(date = structure(c(15709, 15736, 15714, 15725,
15734, 15758, 15744, 15748, 15752, 15759, 15795, 15781, 15788,
15774, 15771), class = "Date"), shop_id = c(4L, 1L, 30L, 41L,
26L, 16L, 25L, 10L, 29L, 52L, 54L, 42L, 8L, 59L, 31L), item_id = c(1904L,
17880L, 14439L, 15010L, 10917L, 10331L, 2751L, 1475L, 16071L,
13901L, 2972L, 11184L, 19405L, 2255L, 15119L), item_cnt_day = c(1,
1, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 1), month = c(1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L), year = c(2013L,
2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 2013L,
2013L, 2013L, 2013L, 2013L, 2013L)), row.names = c(30717L, 43051L,
66273L, 105068L, 23332L, 28838L, 40418L, 62219L, 98641L, 21905L,
32219L, 45156L, 69513L, 110206L, 24473L), class = "data.frame")
计算：
df %>%
dplyr::mutate(days_in_month = lubridate::days_in_month(date)) %>%
tidyr::nest(-c(month, days_in_month)) %>%
dplyr::mutate(lag = purrr::map2(data, days_in_month, ~ stats::lag(.x$item_cnt_day, .y)))
根据评论进行编辑：
那也许是这样吗？
df %>%
tidyr::nest(-month) %>%
dplyr::mutate(
ndays = purrr::map_int(data, nrow),
lag = purrr::map2_dbl(data, ndays, ~ zoo::rollmean(.x$item_cnt_day, .y))
)
答案 1 :(得分：1)
date类在不同的时间间隔（documentation）中支持seq。
因此您基本上可以做到：
calculate_lag <- function(date) {
return(seq(date, by = "1 month", length.out = 2)[2])
}
date_column <- as.Date(sapply( _YOUR_DATAFRAME_ , calculate_lag), origin="1970-01-01")
答案 2 :(得分：1)
也许是吗？
library(lubridate)
df$lag <- df$date %m-% months(1)
df$rollmean <- sapply(1:nrow(df), function(x) mean(df[df$date <= df$date[x] & df$date >= df$lag[x], "item_cnt_day" ]))
date shop_id item_id item_cnt_day month year lag rollmean
30717 2013-01-04 4 1904 1 1 2013 2012-12-04 1.000000
43051 2013-01-31 1 17880 1 1 2013 2012-12-31 1.000000
66273 2013-01-09 30 14439 1 1 2013 2012-12-09 1.000000
105068 2013-01-20 41 15010 1 1 2013 2012-12-20 1.000000
23332 2013-01-29 26 10917 1 1 2013 2012-12-29 1.000000
28838 2013-02-22 16 10331 1 2 2013 2013-01-22 1.166667
40418 2013-02-08 25 2751 2 2 2013 2013-01-08 1.200000
62219 2013-02-12 10 1475 1 2 2013 2013-01-12 1.200000
98641 2013-02-16 29 16071 1 2 2013 2013-01-16 1.166667
21905 2013-02-23 52 13901 2 2 2013 2013-01-23 1.285714
32219 2013-03-31 54 2972 1 3 2013 2013-02-28 1.000000
45156 2013-03-17 42 11184 1 3 2013 2013-02-17 1.200000
69513 2013-03-24 8 19405 1 3 2013 2013-02-24 1.000000
110206 2013-03-10 59 2255 1 3 2013 2013-02-10 1.166667
24473 2013-03-07 31 15119 1 3 2013 2013-02-07 1.333333
%m-%为每个日期计算一个月前的日期，同时考虑月份的不同长度（31天，30天，28天），并将其放入列lag中。然后在sapply()中，为日期在当前迭代的item_cnt_day和date范围内的所有观察值计算lag的平均值。
因此，每个月有多少个元素或元素的顺序都没有关系。