我想创建一个新列，计算另一列的前 3 个观测值的累积平均值，并将结果填充到新列的其余部分。例如，假设我的数据框有 10 行，前 3 个观测值的累积平均值为 64，我最好将 4 到 10 行填入值 64。
希望找到一个可以执行的解决方案dplyr。
library(tidyverse)
set.seed(1)
dat <- data.frame(var1 = round(rnorm(10, 100, 20)))
dat <- dat %>%
mutate(var1_mean = cummean(head(var1, 3)))
我熟悉lag()R 中的函数，但这次我的独特用例是执行滚动平均rollapplyr()，不包括紧接的前七行数据。
如果我以某种方式调整似乎无法完成工作的代码，这可能吗？
library(tidyverse)
library(zoo)
stack <- data.frame(
date = seq(Sys.Date(), Sys.Date() - 99, -1),
var1 = round(rnorm(100, 8000, 500))
)
lag <- stack %>%
mutate(var1_lag = lag(rollapplyr(var1, 28, mean, partial = TRUE) - 28))
我有一个包含几个感兴趣的变量的数据集。我想做的是使用包rollapplyr()中的函数zoo为每个变量计算滚动平均值作为附加列，但需要注意的是，我想width =根据列使用不同的窗口宽度（）。我还希望避免将我的数据转换为长格式。
library(tidyverse)
library(zoo)
rolling_f <- function(x, wdw, fun){ rollapplyr(x, wdw, fun, partial = TRUE) }
set.seed(1)
ex <- data.frame(
var1 = rnorm(20, 8000, 500),
var2 = rnorm(20, 8000, 500),
var3 = rnorm(20, 8000, 500),
var4 = rnorm(20, 8000, 500),
var5 = rnorm(20, 8000, 500),
var6 = rnorm(20, 8000, 500),
var7 = rnorm(20, 8000, 500),
var8 = rnorm(20, 8000, 500)
) %>%
mutate(
across(
.cols = starts_with("var"),
.fns = ~rolling_f(.x, 5, mean),
.names = "{.col}_roll"
)
)
到目前为止，我的代码为每一列计算相同的窗口宽度 (5)，但我希望有人可以帮助我进一步定义自定义函数，以便窗口可以为 3 var1:var3、 5var4:var5和 6 ，例如。我认为这只需要在我启动的var6:var8自定义函数中添加一些额外的代码。rolling_f()
pill_buttons()我有一个包含大约 15 个感兴趣的变量的数据框，我的目标是使用包中的函数根据某些标准有条件地填充值reactablefmtr。
下面的虚拟数据试图模拟我的真实数据，但为了写这篇文章，我只使用了 3 个变量，而不是 15 个左右。var1_z等var2_z是与其同名列相对应的 z 分数。然后，我创建了额外的列，引用了我希望在表格中为各个值着色的颜色。
library(tidyverse)
library(reactable)
library(reactablefmtr)
cell_bg <- function(x){
case_when(
x > 1.5 ~ "red",
x < -1.5 ~ "lightblue",
.default = "transparent"
)
}
set.seed(1)
ex <- data.frame(
date = seq(Sys.Date(), Sys.Date() - 9, -1),
var1 = round(rnorm(10, 8000, 500)),
var2 = round(rnorm(10, 500, 50)),
var3 = round(rnorm(10, 100, 20)),
var1_z = round(runif(10, -3, 3), 2),
var2_z = round(runif(10, -3, 3), 2),
var3_z = round(runif(10, -3, 3), 2)
) %>%
mutate(
across(
.cols = var1_z:var3_z,
.fns = cell_bg,
.names = "{.col}_pal"
)
)
我熟悉如何使用该pill_buttons()函数，如下图所示，它在我的虚拟数据集上显示。但是，像下面这样为每个变量完成每个函数，以及为colDef(show = FALSE)我不想在最终输出中显示的每一列编写代码，这既重复又乏味。我相信你能理解，对更多列重复这些步骤似乎有些过头了。
reactable(ex,
highlight = TRUE,
pagination = FALSE,
defaultColDef = colDef(
align = "center",
headerVAlign = "center",
html = TRUE
),
columns = list(
date = colDef(sticky = "left"),
var1 = colDef(cell = pill_buttons(ex, color_ref = "var1_z_pal")),
var2 = colDef(cell = pill_buttons(ex, color_ref = "var2_z_pal")),
var3 = colDef(cell = pill_buttons(ex, color_ref = "var3_z_pal")),
var1_z = colDef(show = FALSE),
var2_z = colDef(show = FALSE),
var3_z = colDef(show = FALSE),
var1_z_pal = colDef(show = FALSE),
var2_z_pal = colDef(show = FALSE),
var3_z_pal = colDef(show = FALSE)
)
)
我知道我可以使用其他表格包，例如kableExtra可以简化我的工作流程，但我决定使用reactablefmtr和pill_buttons()函数，因为我喜欢它的美感。我希望有人能有一个解决方案，让我的代码更高效地创建所需的输出，而不必编写很多行代码。
我有一个数据框（下面的示例），我想使用 R 中的包将其放入 HTML 表中。kableExtra我的其中一列 ( pos) 是一个分组变量，我想用它来添加组行标签在表中。我知道我可以使用pack_rows()from 的函数来做到这一点kableExtra，但我想知道是否有某种方法可以动态地执行此操作。例如，我pos在示例数据集中有三个唯一的字符串值，我可以轻松调用三个pack_rows()函数并提供各自的索引（第一个值和平均行）。然而，我可能并不总是拥有三个独特的pos字符串（例如，有时我可能有两个、四个或五个），并且每组的行/观察数将在我的真实数据集中发生变化。因为我想用它来生成报告，所以我希望有一个技巧可以以某种方式自动化这个过程。谢谢。
library(tidyverse)
library(kableExtra)
set.seed(10)
name <- paste("Name", LETTERS[1:15])
var1 <- rep(rnorm(15, 100, 20))
var2 <- rep(rnorm(15, 100, 20))
var3 <- rep(rnorm(15, 100, 20))
var4 <- rep(rnorm(15, 100, 20))
pos <- c(rep("DEF", 5), rep("MID", 5), rep("FWD", 5))
df <- data.frame(name, var1, var2, var3, var4, pos)
agg_df <- bind_rows(
df,
df %>% group_by(pos) %>%
summarise_at(vars(var1:var4), mean) %>%
mutate(name = "mean")
) %>%
arrange(pos, name)
agg_df %>%
kbl() %>%
kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed"),
fixed_thead = TRUE)