R에서 그룹별 이동 평균을 계산하는 방법

시계열 분석에서 이동 평균은 여러 이전 기간의 평균 값을 나타냅니다.

다음 기본 구문을 사용하여 R에서 그룹 이동 평균을 계산할 수 있습니다.

 library (dplyr)
library (zoo)

#calculate moving average by group
df %>%
  group_by(variable1)
  mutate(moving_avg = rollmean(variable2, k= 3 , fill=NA, align=' right '))

이 특정 예에서는 변수1 로 그룹화된 변수2 의 3기간 이동 평균을 계산합니다.

이 코드는 dplyr 패키지의 group_by() 함수와 Zoo 패키지의 Rollmean() 함수를 사용합니다.

다음 예에서는 이 기능을 실제로 사용하는 방법을 보여줍니다.

예: R에서 그룹별 이동 평균 계산

서로 다른 두 매장에서 연속적으로 며칠 동안 제품 판매를 보여주는 다음과 같은 데이터 프레임이 R에 있다고 가정합니다.

 #create data frame
df <- data. frame (store=rep(c(' A ', ' B '), each= 7 ),
                 sales=c(4, 4, 3, 5, 6, 5, 7, 4, 8, 7, 2, 5, 4, 6))

#view data frame
df

   blind sales
1 to 4
2 to 4
3 to 3
4 to 5
5 to 6
6 to 5
7 to 7
8 B 4
9 B 8
10 B 7
11 B 2
12 B 5
13 B 4
14 B 6

다음 구문을 사용하여 각 매장의 3일 이동 평균 매출 값을 표시하는 Moving_avg3 이라는 새 열을 만들 수 있습니다.

 library (dplyr)
library (zoo)

#calculate 3-day moving average of sales, grouped by store
df %>%
  group_by(store) %>%
  mutate(moving_avg3 = rollmean(sales, k= 3 , fill=NA, align=' right '))

# A tibble: 14 x 3
# Groups: store[2]
   store sales moving_avg3
           
 1 A 4 NA   
 2 A 4 NA   
 3 to 3 3.67
 4 to 5 4   
 5 to 6 4.67
 6 to 5 5.33
 7 to 7 6   
 8 B 4 NA   
 9 B 8 NA   
10 B 7 6.33
11 B 2 5.67
12 B 5 4.67
13 B 4 3.67
14 B 6 5

참고 : Rollmean() 함수의 k 값은 이동 평균을 계산하는 데 사용된 이전 기간 수를 제어합니다.

Moving_avg3 열에는 이전 3개 기간의 이동 평균 판매액이 표시됩니다.

예를 들어, 매장 A의 처음 3일 동안의 매출 이동 평균은 다음과 같이 계산됩니다.

3일 이동평균 = (4 + 4 + 3) / 3 = 3.67

매장 A의 향후 3일 동안의 매출 이동 평균은 다음과 같이 계산됩니다.

3일 이동평균 = (4 + 3 + 5) / 3 = 4

등등.

이동 평균에 사용할 이전 기간이 충분하지 않았기 때문에 각 매장의 처음 두 이동 평균 값은 NA 입니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 R에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

R에서 여러 열을 그리는 방법
R의 열을 평균하는 방법
R에서 그룹당 평균을 계산하는 방법