R语言中按年份为所有列计算滑动平均值的实现方法

你原有的单列分组计算逻辑是正确的，要扩展到所有目标列，直接使用跨列操作语法即可，以下提供两种可直接运行的实现方案：

方案1：dplyr + across 实现（最简洁，推荐） #

借助dplyr 1.0.0及以上版本支持的across()函数，可批量对多列执行分组计算：

library(TTR)
library(dplyr)

dat <- data.frame(yr = c(1980, 1980, 1980, 1980, 1980, 1981, 1981, 1981, 1981, 1981, 1982, 1982, 1982, 1982, 1982), data1 = c(-10.16,  -7.48,  -3.31,  -6.04, -11.68, -13.40, -10.41, -10.65,  -6.70, -17.05, -25.62, -29.14, -16.65,  -6.42,   0.28), data2 = c(2.30, -7.52, -13.26, -13.24, -14.74,  -9.38,  -8.93, -11.78, -14.07, -11.66,  -8.82, -10.30,  -7.99, -10.02, -15.36), data3 = c(-14.83, -15.08, -16.44, -18.95, -13.40,  -7.16, -4.35,  -1.61,  -0.01,  -0.35,  -2.09,  -3.12,   0.87,  -0.06,   2.29))

dat_runavg <- dat %>%
  # 按年份分组
  group_by(yr) %>%
  # 对除yr外的所有列应用3点滑动平均，新列名后缀加_runavg3
  mutate(across(-yr, ~ TTR::runMean(.x, n = 3), .names = "{col}_runavg3")) %>%
  ungroup()

如果需要直接覆盖原数据列而非生成新列，删除.names参数即可。

方案2：基础R lapply 实现 #

不需要额外依赖dplyr的场景可以用基础R语法实现：

library(TTR)

dat <- data.frame(yr = c(1980, 1980, 1980, 1980, 1980, 1981, 1981, 1981, 1981, 1981, 1982, 1982, 1982, 1982, 1982), data1 = c(-10.16,  -7.48,  -3.31,  -6.04, -11.68, -13.40, -10.41, -10.65,  -6.70, -17.05, -25.62, -29.14, -16.65,  -6.42,   0.28), data2 = c(2.30, -7.52, -13.26, -13.24, -14.74,  -9.38,  -8.93, -11.78, -14.07, -11.66,  -8.82, -10.30,  -7.99, -10.02, -15.36), data3 = c(-14.83, -15.08, -16.44, -18.95, -13.40,  -7.16, -4.35,  -1.61,  -0.01,  -0.35,  -2.09,  -3.12,   0.87,  -0.06,   2.29))

# 提取要计算的列，排除yr
target_cols <- setdiff(colnames(dat), "yr")
# 批量对每列执行分组滑动平均
runavg_res <- lapply(dat[target_cols], function(col) {
  ave(col, dat$yr, FUN = function(x) TTR::runMean(x, n = 3))
})
# 结果合并回原数据框
dat_runavg <- cbind(dat, setNames(runavg_res, paste0(target_cols, "_runavg3")))

注意事项 #

• TTR::runMean默认前n-1个值返回NA，若需要首尾也输出计算值，可添加参数na.rm = TRUE，也可通过align参数调整滑动窗口对齐方式（可选left/center/right，默认是center）
• 调整参数n的数值即可修改滑动窗口的大小

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Indrute