使用dplyr包中的transmute函数计算DataFrame数据的指定列的移动窗口均值

最新推荐文章于 2025-11-02 10:19:51 发布

海上的风浪

最新推荐文章于 2025-11-02 10:19:51 发布

阅读量146

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： R语言

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/DevGOOD/article/details/132506439

R语言专栏收录该内容

105 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文介绍了如何在R语言中使用dplyr包的transmute函数结合zoo包的rollmeanr函数，计算DataFrame数据的指定列（如销售额）的移动窗口均值，用于平滑时间序列数据。通过示例代码展示了设置窗口大小和处理缺失值的过程。

使用dplyr包中的transmute函数计算DataFrame数据的指定列的移动窗口均值

移动窗口均值是一种常用的数据处理方法，它可以用于平滑时间序列数据或计算滚动统计量。在R语言中，我们可以使用dplyr包中的transmute函数来实现这一目标。本文将介绍如何使用transmute函数计算DataFrame数据中指定列的移动窗口均值。

首先，我们需要安装并加载dplyr包。可以使用以下命令完成：

install.packages("dplyr")
library(dplyr)

接下来，我们需要创建一个DataFrame来演示移动窗口均值的计算。在这个例子中，我们将使用一个包含日期和销售额两列的DataFrame。以下是创建DataFrame的示例代码：

# 创建DataFrame
dataDataFrame。以下是创建DataFrame的示例代码：

```R
# 创建DataFrame
data <- data.frame(
  date = seq(as.Date("DataFrame。以下是创建DataFrame的示例代码：

```R
# 创建DataFrame
data <- data.frame(
  date = seq(as.Date("DataFrame。以下是创建DataFrame的示例代码：

```R
# 创建DataFrame
data <- data.frame(
  date = seq(as.Date("2023-01-01"), as.Date("2023-01-31"), by =

了解本专栏