使用rollmean计算滚动均值时如何用原始值填充生成的NA

滚动均值计算时前k-1项返回NA是滑动窗口观测数不足导致的，可通过以下几种方式用原始值填充缺失位，避免数据点丢失，以下以窗口大小k=3为例演示：

方案1：直接用对应位置原始值替换NA #

如果不需要对前几项做均值计算，直接保留原始观测值即可：

# 加载依赖包
library(zoo)
library(dplyr)

# 构造测试数据
x <- c(1, 3, 5, 7, 9, 11)
k <- 3

# 计算默认滚动均值
roll_mean <- rollmean(x, k = k, fill = NA, align = "right")
# 用原始值替换NA
fill_roll_mean <- coalesce(roll_mean, x)

返回结果为 1 3 3 5 7 9，前2项为原始值，第3项起为窗口均值。

如果不想使用dplyr包，也可以用基础R直接替换：

roll_mean[1:(k-1)] <- x[1:(k-1)]

方案2：前几项自适应窗口计算均值 #

如果希望前几项也遵循滑动计算逻辑，仅用当前已有的所有观测值计算均值，可以使用rollapply的partial参数实现：

roll_mean_partial <- rollapply(x, width = k, FUN = mean, align = "right", partial = TRUE)

返回结果为 1 2 3 5 7 9，第1项为原始值，第2项为前2个观测值的均值，第3项起为固定窗口大小的均值。

注意事项 #

• 以上示例均使用时间序列常用的right右对齐逻辑，如果你使用左对齐或居中对齐，仅需要调整NA替换的对应位置即可。
• 如果是自定义实现的滚动均值逻辑，替换逻辑完全一致，定位NA出现的位置替换为对应原始值即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者L55