如何用R的ave()函数生成基于前两年与当前年的加权数据列

我之前在R语言中用ave()函数实现了基于**当前年(0.5)、前一年(0.25)、后一年(0.25)**的加权数据列，代码运行正常。现在需要修改加权规则为：0.25当前年 + 0.5前一年 + 0.25*前前年（例如202021行计算为0.25*2350 + 0.5*2100 + 0.25*2550）。我尝试了多种写法均失败，现附上原始代码、测试数据及尝试的错误代码，请求帮助修正。

原始代码 #

data$smoothingOO <- 
  ave(x = data$OO_EST,
      data$Area_Code, # grouping 
      FUN = \(x) {
        # first row 
        y1 <- x[1L] * .75 + x[2L] * .25 
        # last row
        yl <- x[length(x)] * .75 + x[length(x) - 1L] * .25 
        # "inner rows" 
        y <- x * .5 + .25 * c(0L, x[-length(x)]) + .25 * c(x[-1L], 0)
        # combine first, inner minus first and last, and last row
        c(y1, y[-c(1L, length(y))], yl)
      })

测试数据 #

data <- 
  structure(list(
    Year_Code = c(201112, 201213, 201314, 201415, 201516, 
                  201617, 201718, 201819, 201920, 202021, 
                  201112, 201213, 201314, 201415, 201516), 
    Area_Code = c(512, 512, 512, 512, 512, 512, 512, 512, 
                  512, 512, 333, 333, 333, 333, 333), 
    Area_ItemName_ENG = c(" Isle of Anglesey  ", " Isle of Anglesey  ", 
                          " Isle of Anglesey  ", " Isle of Anglesey  ", 
                          " Isle of Anglesey  ", " Isle of Anglesey  ", 
                          " Isle of Anglesey  ", " Isle of Anglesey  ", 
                          " Isle of Anglesey  ", " Isle of Anglesey  ", 
                          " Isle of Anglesey  ", " Isle of Anglesey  ", 
                          " Isle of Anglesey  ", " Isle of Anglesey  ", 
                          " Isle of Anglesey  "), 
    OO_EST = c(2000, 2500, 2200, 2400, 2250, 2300, 2700, 2550, 
               2100, 2350, 2000, 2500, 2200, 2400, 2250)), 
    row.names = c(NA, -15L), class = "data.frame")

尝试的错误写法 #

# 错误写法1
y <- x * .25 + .5 * c(0L, x[-length(x)]) + .25 * c(0L, x[-length(x - 1L)])
# 错误写法2
y <- x * .25 + .5 * c(0L, x[-length(x)]) + .25 * c(0L, x[-length(x) - 1L ])
# 错误写法3
y <- x * .25 + .5 * c(0L, x[-length(x)]) + .25 * c(1L, x[-length(x)])
# 错误写法4
y <- x * .25 + .5 * c(0L, x[-length(x)]) + .25 * c(0L, x[-length(2x)])

修正后的代码及说明 #

data$smoothingOO <- 
  ave(x = data$OO_EST,
      data$Area_Code, # grouping 
      FUN = \(x) {
        n <- length(x)
        # 构造前一年向量：首位补0，对应每个位置的前一年数据
        prev_year <- c(0, x[-n])
        # 构造前前年向量：前两位补0，对应每个位置的前前年数据
        prev_prev_year <- c(0, 0, x[-(n-1):-n])
        
        # 基础加权计算
        y <- 0.25 * x + 0.5 * prev_year + 0.25 * prev_prev_year
        
        # 处理第一行：无前后年份，沿用原逻辑分配权重
        if(n >= 2) {
          y[1] <- x[1] * 0.75 + x[2] * 0.25
        }
        # 处理第二行：无前前年，调整权重分配给当前年和前一年
        if(n >= 3) {
          y[2] <- 0.25 * x[2] + 0.75 * x[1]
        }
        
        y
      })

关键修正点： #

1. 前前年向量构造：用c(0, 0, x[-(n-1):-n])生成与原向量长度一致的序列，前两位补0，后续对应原数据的前n-2个值，完美匹配"前前年"的位置关系。
2. 首尾行适配：第一行因无历史数据，沿用原代码的加权逻辑；第二行无前前年数据，将原前前年的权重分配给前一年，保证权重总和为1。
3. 最后一行无需特殊处理：新规则下最后一行有前一年和前前年数据，可直接纳入基础计算。

以测试数据中202021行（Area_Code=512的第10行）为例，计算结果为0.25*2350 + 0.5*2100 + 0.25*2550 = 2275，符合预期。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Voycey98