data.table 滚动/加窗几何平均值

Question

问题：
是否有使用 data.table 计算几何平均值的干净且快速运行的方法？

背景：
所以我用这个：

my_col_list <- names(mydata)[ my_start:ncol(mydata)]
my_name_list<- paste0(my_col_list, "_", "arithmean")
mydata[, (my_name_list) := unlist(lapply(.SD,
                                      function(x) rollapply(x,
                                                            5,
                                                            mean,
                                                            na.pad = TRUE)), 
                               recursive = F),
       .SDcols = my_col_list]

但我想计算geometric mean。我正在处理大约 2000 万行和大约 1500 列，因此首选快速运行的内置。

我看到了这些 (link) 计算几何平均值的方法，但它们是手动编码的，所以它们会变慢。这 (link) 是关于整体几何平均值，而不是窗口/滚动几何平均值。

具有手动编码（运行速度较慢）几何均值的包包括：

• psych，geometric.mean，手工编码
• EnvStats、geoMean，带有更多错误检查的手工编码
• compositions，geometricmean，手工编码
• caroline，geomean，手工编码
• PerformanceAnalytics，mean.geometric，手工编码
• pracma、geomean、手工编码
• FinCal，geometric.mean，一种新颖的手工编码版本（prod vs. mean）
• fdaMixed、dataTrans、手工编码
• evolqg，MeanMatrix，手动编码，对协方差矩阵进行运算，使用 chol

不卑不亢，但很快：

• Gmedian，Gmedian，中位数而不是平均值，但构建得更快。使用 Rcpp 进行计算。

也许，但不确定：

• 旋转，平均值.SO3

Answer 1

只需使用你自己的代码包psych函数geometric.mean

mydata[, (my_name_list) := unlist(lapply(.SD,
                                      function(x) rollapply(x,
                                                            5,
                                                            geometric.mean,
                                                            na.pad = TRUE)),recursive = F),
       .SDcols = my_col_list]