在 R 中：如何根據窗口中 NA 值的數量有條件地使用 rollapply？

Question

基本問題：

我是 R（以及一般編程）的新手，所以如果這篇文章的格式不正確，我深表歉意。 我目前正在使用 R 對天氣數據進行一些分析。 簡而言之，我需要取每個城市的最低溫度的移動平均值，但即使我指定的寬度 = 31 滾動窗口中最多有五個 NA，我也需要它來執行計算。

為了進行基本的滾動平均計算，我一直在使用 zoo 包中的 rollapply：

library("dplyr")
library("zoo")

此外，如果有人想向我展示如何為未來的問題生成一些隨機樣本數據，那將非常有幫助。 我的數據是一個包含三列的數據框：Year（整數）、City（字符 - 在這種情況下都是“KASLO”和 MinTemp（數字，帶有一些 NA 值）。數據框的名稱與“City”相同" 列（“KASLO”）。

我一直用來在沒有 NA 值數量條件的情況下獲得移動平均值的基本代碼：

MA <- rollapply(KASLO$MinTemp, width = 31, mean, fill = NA)
KASLO <- mutate(KASLO, "Moving Average" = MA)

這是一個好的開始，但由於數據的性質，多年來存在差距。 即使滾動窗口中有多達 5 個 NA 值，我也需要該程序為我提供輸出。 因此，例如，如果一年中 31 個寬度的窗口中有 5 個 NA，則代碼將使用 26 個現有值計算移動平均值。 目前，除非窗口的 NA 值為零，否則輸出會給出 NA。

我嘗試執行以下操作（和其他變體），但無濟於事：

MA <- rollapply(KASLO$MinTemp, width = 31, function (x) if(length(which(!is.na(x))) >= 26) { mean(x) }, fill = NA)
KASLO <- mutate(KASLO, "Moving Average" = MA)

這提供了與我沒有在 function/if 語句中添加一樣的輸出（即，如果不存在 NA，則僅計算 MA）。

非常感謝對此任務的任何幫助！

Answer 1

這是一個示例數據集：

set.seed(246)
test <- sample(c(0,1),100,replace = T)
test[sample(1:100,50)] <- NA  
test  

  [1] NA  0 NA NA NA  1  1  0  1  1  1 NA NA  0  1  1  0 NA  1  0 NA  1  1  1 NA  1  1  1 NA  0 NA  0 NA  0 NA NA  0  0
 [39] NA  1  0  0 NA NA NA NA NA  1  1 NA NA  1 NA NA  1  1  0 NA  0  1 NA  1 NA NA NA  0 NA NA NA NA  0  0  0  1  0 NA
 [77] NA NA NA NA NA NA  1 NA NA NA NA NA  1  1  0 NA NA  1  0  0 NA NA  0 NA

這里有一個解決方案，對於10的窗口，如果窗口中的NAs少於 5 10 ，則計算平均值，否則給出NA ：

library(zoo)

rollapply(test, width = 10, function(x){
  if(sum(is.na(x))>4){
    NA
    }else{mean(x,na.rm = T)}
  }, fill = NA)


  [1]        NA        NA        NA        NA 0.6666667 0.7142857 0.8333333 0.8333333 0.7142857 0.7500000 0.7500000
 [12] 0.6250000 0.7142857 0.7142857 0.5714286 0.5000000 0.5714286 0.6250000 0.7500000 0.7142857 0.7142857 0.8571429
 [23] 0.8750000 0.8571429 0.8571429 0.8571429 0.7142857 0.6666667 0.5000000 0.5000000        NA        NA        NA
 [34]        NA        NA 0.1666667 0.1666667 0.1666667        NA        NA        NA        NA        NA        NA
 [45]        NA        NA        NA        NA        NA        NA        NA 0.8333333        NA        NA 0.6666667
 [56] 0.6666667 0.6666667 0.6666667 0.6666667        NA        NA        NA        NA        NA        NA        NA
 [67]        NA        NA        NA 0.1666667        NA        NA        NA        NA        NA        NA        NA
 [78]        NA        NA        NA        NA        NA        NA        NA        NA        NA        NA        NA
 [89]        NA        NA 0.5000000 0.5000000 0.5000000 0.3333333        NA        NA        NA        NA        NA
[100]        NA