带有分组数据的滚动窗口滑块::slide()答案

【问题标题】：Rolling window slider::slide() with grouped data带有分组数据的滚动窗口滑块::slide()
【发布时间】：2021-05-07 06:56:50
【问题描述】：

在以下示例中，我尝试从时间 t = 1 到 t 的线性模型计算第一个系数。这是一个不断扩大的滚动窗口。

它适用于未分组的数据，但按大小写分组时，我收到错误Error: Columncoef1must be length 10 (the group size) or one, not 30。

如何处理分组数据？

library(dplyr)
library(slider)

get_coef1 <- function(data) {
  coef1 <- lm(data = data, r1 ~ r2 + r3) %>% 
    coef() %>%
    .["r2"] %>% 
    unname()

  return(coef1)
}

data <- tibble(t = rep(1:10, 3), 
               case = c(rep("a", 10), rep("b", 10), rep("c", 10)),
               r1 = rnorm(30),
               r2 = rnorm(30),
               r3 = rnorm(30))

data %>% 
  # ungroup() %>%
  group_by(case) %>%
  mutate(coef1 = slider::slide_dbl(., ~get_coef1(.x),
                               .before = Inf, .complete = T))

【问题讨论】：

标签： r dplyr

【解决方案1】：

您必须首先tidyr::nest 案件。在嵌套的tibbles（通过purrr::map 访问）中，您可以应用slide（与purrr::map 相同的技术）。重要的一点是，您不想跨案例slide，而只希望在案例内。

library(dplyr)
library(tidyr)
library(purrr)
library(slider)

get_coef1 <- function(data) {
  coef1 <- lm(data = data, r1 ~ r2 + r3) %>% 
    coef() %>%
    .["r2"] %>% 
    unname()

  return(coef1)
}

data <- tibble(t = rep(1:10, 3), 
               case = c(rep("a", 10), rep("b", 10), rep("c", 10)),
               r1 = rnorm(30),
               r2 = rnorm(30),
               r3 = rnorm(30))

data %>% 
  # ungroup() %>%
  group_by(case) %>% nest() %>%
  mutate(rollreg = map(data, ~ .x %>% mutate(coef1 = slider::slide_dbl(., ~get_coef1(.x), .before = Inf, .complete = TRUE)))) %>%
  select(-data) %>% unnest(rollreg)

我一直在尝试使用 dplyr 1.0.0 中的新 dplyr::nest_by() 尝试将 summarise 与 rowwise 案例结合使用，但无法使其正常工作。

【讨论】：

【解决方案2】：

我知道这是一篇旧帖子，但为了完整起见，我提供了另一种解决方案。这是你要找的吗？ slide_dbl 的参数有两个细微的变化。代码运行。

data %>% 
  # ungroup() %>%
  group_by(case) %>%
  mutate(coef1 = slider::slide_dbl(.x = cur_data(), # use cur_data() instead of .; arg .x
                                   .f = ~get_coef1(.x), # arg .f
                               .before = Inf, .complete = T))

请参阅 slider() 文档了解基本原因。

【讨论】：