如何解决在计算具有可变数据量的滚动均值时矢量化循环
我有一个从部署的传感器中获取的每日水化学值的数据框。我正在尝试计算每日最大值的 7 天滚动平均值。这个就地环境数据，数据可能有点乱。
以下是计算平均值和分配质量级别的规则：
- 对数据进行分级并给出当天的质量值 (DQL) (dyDQL)。
- “A”为高质量，“B”为中等，“E”为差。
- 7 天平均值是在 7 天周期结束时计算的。
- 数据集只需 6 天即可计算出 7 天的平均值（可能会遗漏 1 天的数据）
- 如果至少有 6 天的“A”和“B”评分数据和 1 天的“E”数据，则丢弃“E”数据并使用“A”和“B”的 6 天计算 7 天平均值B'数据
我让代码使用循环遍历每个结果，创建一个包含 7 天窗口的新数据框，然后计算移动平均值。请参阅下面的最小示例。
请注意，此示例中缺少 11 日、16 日、17 日和 18 日的日期：
daily_data <- tibble::tribble(
~Monitoring.Location.ID,~date,~dyMax,~dyMin,~dyDQL,"River 1",as.Date("2018-07-01"),24.219,22.537,"A",as.Date("2018-07-02"),24.557,20.388,as.Date("2018-07-03"),24.847,20.126,as.Date("2018-07-04"),25.283,20.674,as.Date("2018-07-05"),25.501,20.865,as.Date("2018-07-06"),25.04,21.008,as.Date("2018-07-07"),as.Date("2018-07-08"),23.424,20.793,"B",as.Date("2018-07-09"),22.657,18.866,"E",as.Date("2018-07-10"),22.298,18.2,as.Date("2018-07-12"),22.92,19.008,as.Date("2018-07-13"),23.978,19.532,as.Date("2018-07-14"),24.508,19.936,as.Date("2018-07-15"),25.137,20.627,as.Date("2018-07-19"),24.919,"A"
)
for (l in seq_len(nrow(daily_data))){
station_7day <- filter(daily_data,dplyr::between(date,daily_data[[l,'date']] - lubridate::days(6),daily_data[l,'date']))
daily_data[l,"ma.max7"] <- dplyr::case_when(nrow(subset(station_7day,dyDQL %in% c("A")))== 7 & l >=7 ~ mean(station_7day$dyMax),nrow(subset(station_7day,dyDQL %in% c("A",'B'))) >= 6 & l >=7~ mean(station_7day$dyMax),max(station_7day$dyDQL == 'E') & nrow(subset(station_7day,"B"))) >= 6 & l >=7 ~ mean(station_7day$dyMax[station_7day$dyDQL %in% c("A","B")]),"E"))) >= 6 & l >=7~ mean(station_7day$dyMax),TRUE ~ NA_real_)
daily_data[l,"ma.max7_DQL"] <- dplyr::case_when(nrow(subset(station_7day,dyDQL %in% c("A")))== 7 & l >=7 ~ "A",'B'))) >= 6 & l >=7~ "B","B"))) >= 6 & l >=7 ~ "B","E"))) >= 6 & l >=7~ "E",TRUE ~ NA_character_)
}
预期结果是：
tibble::tribble(
~Monitoring.Location.ID,~ma.max7,~ma.max7_DQL,NA,24.8991428571429,24.7855714285714,24.5141428571429,24.15,23.531,23.354,23.2975,23.583,NA
)
该代码运行良好，但在计算具有多个位置的多个不同水质参数的多年数据水平值时速度非常慢。
由于可以从 6 天的数据中计算出 7 天的值，因此我认为我无法使用 zoo 包中的任何滚动函数。我不认为我可以使用 roll 包中的 roll_mean 函数，因为当有 6 天的“A”或“B”数据时丢弃 1 天的“E”数据的可变性质。
有没有办法将其矢量化，以避免遍历每一行数据？
解决方法
这是一种使用 slider:slide_index 计算高质量和备份质量值的矢量化方法，然后结合以获得最佳可用：
library(tidyverse); library(slider)
以下函数按位置分组，计算每周平均值（包括从第 6 天到并包括日期的所有内容）和包含的观察值数量，然后过滤为仅包含 6 个以上的观察值。
get_weekly_by_loc <- function(df) {
df %>%
group_by(Monitoring.Location.ID) %>%
mutate(mean = slide_index_dbl(dyMax,date,mean,.complete = TRUE,.before = lubridate::days(6)),count = slide_index_dbl(dyMax,~sum(!is.na(.)),.before = lubridate::days(6))) %>%
ungroup() %>%
filter(count >= 6)
}
然后我们可以仅对 A/B 数据和整体运行此函数：
daily_data_high_quality <- daily_data %>%
filter(dyDQL %in% c("A","B")) %>%
get_weekly_by_loc() %>%
select(Monitoring.Location.ID,high_qual_mean = mean)
daily_data_backup <- daily_data %>%
get_weekly_by_loc() %>%
select(Monitoring.Location.ID,backup_mean = mean)
然后加入这些并使用高质量（如果有）：
daily_data %>%
left_join(daily_data_high_quality) %>%
left_join(daily_data_backup) %>%
mutate(max7_DQL = coalesce(high_qual_mean,backup_mean)) %>%
mutate(moar_digits = format(max7_DQL,nsmall = 6))
结果
# A tibble: 15 x 9
Monitoring.Location.ID date dyMax dyMin dyDQL high_qual_mean backup_mean max7_DQL moar_digits
<chr> <date> <dbl> <dbl> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>
1 River 1 2018-07-01 24.2 22.5 A NA NA NA " NA"
2 River 1 2018-07-02 24.6 20.4 A NA NA NA " NA"
3 River 1 2018-07-03 24.8 20.1 A NA NA NA " NA"
4 River 1 2018-07-04 25.3 20.7 A NA NA NA " NA"
5 River 1 2018-07-05 25.5 20.9 A NA NA NA " NA"
6 River 1 2018-07-06 25.0 21.0 A NA NA NA " NA"
7 River 1 2018-07-07 24.8 20.7 A 24.9 24.9 24.9 "24.899143"
8 River 1 2018-07-08 23.4 20.8 B 24.8 24.8 24.8 "24.785571"
9 River 1 2018-07-09 22.7 18.9 E NA 24.5 24.5 "24.514143"
10 River 1 2018-07-10 22.3 18.2 A 24.4 24.2 24.4 "24.398833"
11 River 1 2018-07-12 22.9 19.0 A NA 23.5 23.5 "23.531000"
12 River 1 2018-07-13 24.0 19.5 A NA 23.4 23.4 "23.354000"
13 River 1 2018-07-14 24.5 19.9 A NA 23.3 23.3 "23.297500"
14 River 1 2018-07-15 25.1 20.6 A NA 23.6 23.6 "23.583000"
15 River 1 2018-07-19 24.9 20.7 A NA NA NA " NA"
我使用了 tidyverse 和 runner，并在单个管道语法中完成了这样的操作。语法说明-
- 我首先使用
runner将 7 天（按照提供的逻辑）收集到一个列表中。 - 在此之前，我已将 DQL 转换为有序因子变量，该变量将在最后一个语法中使用。
- 其次，我使用
purrr::map根据给定条件修改每个列表，- 不少于六个被计算
- 如果 7 个值中正好有一个
E，则无需计算。
- 最后我使用
unnest_wider 取消了列表的嵌套
library(runner)
daily_data %>% mutate(dyDQL = factor(dyDQL,levels = c("A","B","E"),ordered = T),d = runner(x = data.frame(a = dyMax,b= dyDQL),k = "7 days",lag = 0,idx = date,f = function(x) list(x))) %>%
mutate(d = map(d,~ .x %>% group_by(b) %>%
mutate(c = n()) %>%
ungroup() %>%
filter(!n() < 6) %>%
filter(!(b == 'E' & c == 1 & n() == 7)) %>%
summarise(ma.max7 = ifelse(n() == 0,NA,mean(a)),ma.max7.DQL = max(b))
)
) %>%
unnest_wider(d)
# A tibble: 15 x 7
Monitoring.Location.ID date dyMax dyMin dyDQL ma.max7 ma.max7.DQL
<chr> <date> <dbl> <dbl> <ord> <dbl> <ord>
1 River 1 2018-07-01 24.2 22.5 A NA NA
2 River 1 2018-07-02 24.6 20.4 A NA NA
3 River 1 2018-07-03 24.8 20.1 A NA NA
4 River 1 2018-07-04 25.3 20.7 A NA NA
5 River 1 2018-07-05 25.5 20.9 A NA NA
6 River 1 2018-07-06 25.0 21.0 A 24.9 A
7 River 1 2018-07-07 24.8 20.7 A 24.9 A
8 River 1 2018-07-08 23.4 20.8 B 24.8 B
9 River 1 2018-07-09 22.7 18.9 E 24.8 B
10 River 1 2018-07-10 22.3 18.2 A 24.4 B
11 River 1 2018-07-12 22.9 19.0 A 23.5 E
12 River 1 2018-07-13 24.0 19.5 A 23.4 E
13 River 1 2018-07-14 24.5 19.9 A 23.3 E
14 River 1 2018-07-15 25.1 20.6 A 23.6 E
15 River 1 2018-07-19 24.9 20.7 A NA NA
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