R时间序列-三个月按三个月百分比变动
提问于 2022-01-06 06:35:36
我有一个时间序列(df)，在R中，我想计算不同时期的百分比变化：
month x
Jan 1
Feb 4
Mar 5
Apr 3
May 1
Jun 2我可以使用以下方法计算该系列的每月百分比变化：
df <- df %>%
mutate(mom_pct = (count/lag(count)*100-100))这会导致
month x mom_pct
Jan 1 NA
Feb 4 300
Mar 5 25
Apr 3 -40
May 1 -66.67
Jun 2 100但是，我想不出如何产生三个月的百分比变化(即最后三个月的总和除以前三个月的总和)。我尝试了以下几点：
df <- df %>%
mutate("3mo3m_pct" = (rollapplyr(count, 3, sum, fill = NA)/rollapplyr(lag(count, -3), 3, mean, fill = NA))*100-100)但是这会返回一个错误- x n must be a nonnegative integer scalar, not a double vector of length 1.
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2022-01-06 12:23:55
定义一个pct函数并在rollapplyr中使用它
library(dplyr)
library(zoo)
pct <- function(x) 100 * (sum(tail(x, 3)) / sum(head(x, 3)) - 1)
df %>% mutate(pct = rollapplyr(x, 6, pct, fill = NA))备注
可复制形式的输入
Lines <- "month x
Jan 1
Feb 4
Mar 5
Apr 3
May 1
Jun 2"
df <- read.table(text = Lines, header = TRUE, strip.white = TRUE)Stack Overflow用户
发布于 2022-01-06 07:10:09
这是通过在3个月百分比变化计算的分母中移动lag函数来实现的：
mutate("3mo3m_pct" = (rollapplyr(x, 3, sum, fill = NA)/lag(rollapplyr(x, 3, sum, fill = NA),3)*100-100))页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/70608770
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