Как создать скользящее среднее с помощью сгруппированных данных. Вот данные

set.seed(31)
dd<-matrix(sample(seq(1:20),30,replace=TRUE),ncol=3)

Добавить идентификатор группы и отсортировать по идентификатору группы

du<-sample(seq(1:4),10,replace=TRUE)
d<-cbind(du,dd)
d<-d[order(d[,1]),]

Это дает скользящее среднее, но игнорирует группу bounderis

d_roll_mean <- apply(d[,2:4], 2, 
                   function(x) {
                     rollapply(zoo(x), 3, mean, partial=TRUE, align='right')
                   }
)

Это дает результаты ниже

# cbind(d,d_roll_mean)
# [1,]  1  3  3 12  3.000000  3.000000 12.000000
# [2,]  2 10 13  8  6.500000  8.000000 10.000000
# [3,]  2 17  2 17 10.000000  6.000000 12.333333
# [4,]  3 14  6  3 13.666667  7.000000  9.333333
# [5,]  3  6 20  1 12.333333  9.333333  7.000000
# [6,]  3  1 16 19  7.000000 14.000000  7.666667
# [7,]  3 19  2 11  8.666667 12.666667 10.333333
# [8,]  4 12  1  9 10.666667  6.333333 13.000000
# [9,]  4 10 13 12 13.666667  5.333333 10.666667
# [10,]  4  8 20  7 10.000000 11.333333  9.333333  

Вот цель, скользящая средняя по границе группы

# Desired
# [1,]  1  3  3 12  3.000000  3.000000 12.000000
# [2,]  2 10 13  8 10.000000 13.000000  8.000000
# [3,]  2 17  2 17 13.500000  7.500000 12.500000
# [4,]  3 14  6  3 14.000000  6.000000  3.000000
# [5,]  3  6 20  1 10.000000 13.000000  2.000000
# [6,]  3  1 16 19  7.000000 14.000000  7.666667
# [7,]  3 19  2 11  8.666667 12.666667 10.333333
# [8,]  4 12  1  9 12.000000  1.000000  9.000000
# [9,]  4 10 13 12 11.000000  7.000000 10.500000
# [10,]  4  8 20  7 10.000000 8.000000  9.333333

Это близко, но генерирует список по фактору, а не матрицу

doApply <- function(x) {
  apply(x, 2, 
        function(y) {
          rollapply(zoo(y), 3, mean, partial=TRUE, align='right')
        })
}

d2_roll_mean <- by(d[,2:4], d[,1], doApply)

Итак, есть несколько ответов на вопрос, вот как они сравниваются во время выполнения

set.seed(31)

nrow=20000
ncol=600
nun=350
nValues = 20
dd<-matrix(sample(seq(1:nValues),nrow*ncol,replace=TRUE),ncol=ncol)
du<-sample(seq(1:nun),nrow,replace=TRUE)
d<-cbind(du,dd)
d<-d[order(d[,1]),]
library(zoo)
doApply <- function(x) {
  apply(x, 2, 
        function(y) {
          rollapply(zoo(y), 3, mean, partial=TRUE, align='right')
        })
}
library(data.table)
library(caTools)

fun1<-function(d) {by(d[,-1], d[,1], doApply)}
fun2<- function(d){
  DT <- data.table(d, key='du')
  DT[, lapply(.SD, function(y) 
    runmean(y, 3, alg='fast',align='right')), by=du]
}

system.time(d2_roll_mean <- fun1(d))
system.time(d2_roll_mean2 <- fun2(d))

Время показывает, что использование таблиц данных примерно в 10 раз быстрее, чем смена.

          user   system  elapsed 
fun1  1048.910    0.378 1049.158 
fun2   107.296    0.097  107.392 

Я не получаю равенства, но при осмотре они кажутся одинаковыми ...

d2a<-do.call(rbind,d2_roll_mean)
d2b<-cbind(1,d2a)
d2c<-data.table(d2b)
setnames(d2c,names(d2c),names(d2_roll_mean2))

all.equal(d2c,d2_roll_mean2)

Выход всех равен

[1] "Attributes: < Length mismatch: comparison on first 1 components >"
[2] "Component “du”: Mean relative difference: 175.6631"               

Когда вышеуказанный подход был применен к данным, была сгенерирована следующая ошибка

Error in `[<-`(`*tmp*`, (k2 + 1):n, , value = 2) : 
  subscript out of bounds 

Эта ошибка была результатом некоторых факторов, слишком мало строк. Эти строки были удалены, и процесс сработал. Ref:Как отбросить факторы, которые имеют меньше чем n членов