如何在R中计算TOTAL列最近30年的同月（MoM）平均值？

1. dplyr + slider 方案（推荐） #

核心逻辑是按月份拆分分组后，在同月份组内滑动计算过往30年的均值，数据不足30年的时段自动返回NA。
首先加载依赖包、读取数据集：

library(dplyr)
library(slider)

ENSO <-read.table("http://www.cpc.ncep.noaa.gov/products/analysis_monitoring/ensostuff/detrend.nino34.ascii.txt", header = TRUE)

计算30年同月均值：

ENSO_result <- ENSO %>%
  # 按月份拆分分组，仅同月份数据参与计算
  group_by(MON) %>%
  # 组内按年份升序排序，保证滑动窗口取历史数据
  arrange(YR, .by_group = TRUE) %>%
  mutate(
    # 滑动窗口取当前行+前29行共30年数据计算均值，不足30行返回NA
    avg_30y_mom = slide_dbl(TOTAL, mean, .before = 29, .complete = TRUE)
  ) %>%
  ungroup()

验证2021年9月的计算结果：

ENSO_result %>%
  filter(YR == 2021, MON == 9) %>%
  pull(avg_30y_mom)

2. dplyr + zoo 方案 #

如果你更习惯用zoo包处理滑动计算，可以用如下代码，计算结果和slider方案完全一致：

library(dplyr)
library(zoo)

ENSO <-read.table("http://www.cpc.ncep.noaa.gov/products/analysis_monitoring/ensostuff/detrend.nino34.ascii.txt", header = TRUE)

ENSO_result <- ENSO %>%
  group_by(MON) %>%
  arrange(YR, .by_group = TRUE) %>%
  mutate(
    avg_30y_mom = rollapplyr(TOTAL, width = 30, FUN = mean, fill = NA)
  ) %>%
  ungroup()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rodrigo H. Ozon