我目前正在处理R中的一个数据集，该数据集看起来有点像以下(除了数百万个pid和观测值(：
id agedays diar
1 1 1
1 2 0
1 3 1
1 4 1
1 5 0
1 6 0
1 7 NA
1 8 1
1 9 1
1 10 1
3 2 0
3 5 0
3 6 0
3 8 1
3 9 1
4 1 0
4 4 NA
4 5 0
4 6 1
4 7 0
我需要在日记中创建一个基于年龄日值增量的滚动和。我想创建一个变量，为每行数据保留5天的diar总和。该变量将被称为diar_prev5。数据集应如下所示：
id agedays diar diar_prev5
1 1 1 NA
1 2 0 NA
1 3 1 NA
1 4 1 NA
1 5 0 3
1 6 0 2
1 7 NA 2
1 8 1 2
1 9 1 2
1 10 1 3
3 2 0 NA
3 5 0 0
3 6 0 0
3 8 1 1
3 9 1 2
4 1 0 NA
4 4 NA NA
4 5 0 0
4 6 1 1
4 7 0 1
如上所示，滚动和应包括当前agedays值，如果当前行和4天后之间的某些值包含NA值，则滚动和应忽略这些值，并仍然计算其间的obs.(如果有(。我尝试了roll_sum和rollsum函数来实现这个请求，但发现如果agedays列包含间隙，该函数就不起作用。当出现间隙时，滚动和将只包含NA值，而不是计算间隙之间的值。这些函数似乎也没有在滚动和计算中包含agedays的现值，所以我以前不得不返回并手动添加它。
我之前使用的与roll_sum相关的代码不起作用，如下所示：
DT[, diar_prev5 := roll_sum(lag(diar, 1L), n=4L, fill=NA, align = "right"), by=id]
我现在的问题是，我如何创建一个自定义函数来实现上述目标，该函数将在计算中包含diar的当前值，并且不会出现agedays值的差距问题？
我尝试了以下操作，但变量的结果只有0，而且似乎无法正常工作：
f = function(id_input, ageday_input) {
startday = ageday_input
endday = ageday_input- 13
sum((MPC_anthro %>% filter(id == id_input & agedays <= startday & startday <= endday))$diar) }
f = Vectorize(f)
MPC_anthro_1<-MPC_anthro %>% mutate(diar_prev5 = f(id, agedays))
使用重叠间隔而不是填充缺失值的data.table解决方案：
DT[ ,.(id,start=agedays-4L,stop=agedays,agedays,diar)][
DT,on=.(id=id,stop >= agedays,start <= agedays),.(id,agedays,diar),allow.cartesian=T][
,.(diar_prev5 = sum(diar,na.rm=T)),by = .(id,agedays)][
,.(id,agedays, diar_prev5 = ifelse(agedays>=5,diar_prev5,NA))]
id agedays diar_prev5
1: 1 1 NA
2: 1 2 NA
3: 1 3 NA
4: 1 4 NA
5: 1 5 3
6: 1 6 2
7: 1 7 2
8: 1 8 2
9: 1 9 2
10: 1 10 3
11: 3 2 NA
12: 3 5 0
13: 3 6 0
14: 3 8 1
15: 3 9 2
16: 4 1 NA
17: 4 4 NA
18: 4 5 0
19: 4 6 1
20: 4 7 1
逻辑可以通过分别运行前两个步骤来更好地解释：
DT[ ,.(id,start=agedays-4L,stop=agedays,agedays,diar)][
DT,on=.(id=id,stop >= agedays,start <= agedays),.(id,x.start,x.stop,x.agedays,i.agedays,diar),allow.cartesian=T][order(id,x.start,i.agedays)]
id x.start x.stop x.agedays agedays i.agedays diar
1: 1 -3 1 1 1 1 1
2: 1 -2 2 2 2 1 0
3: 1 -2 2 2 2 2 0
4: 1 -1 3 3 3 1 1
5: 1 -1 3 3 3 2 1
6: 1 -1 3 3 3 3 1
7: 1 0 4 4 4 1 1
8: 1 0 4 4 4 2 1
9: 1 0 4 4 4 3 1
10: 1 0 4 4 4 4 1
11: 1 1 5 5 5 1 0
12: 1 1 5 5 5 2 0
13: 1 1 5 5 5 3 0
14: 1 1 5 5 5 4 0
15: 1 1 5 5 5 5 0
- 我们创建了一个观察窗口
[start = agedays-4,stop = agedays] - 我们将表连接到观察窗口，以便对于每个
ageday，我们在观察窗口中获得所有i.agedays和diar
在data.table连接中，如果右侧存在相同的名称，则来自连接左侧的术语将以x.为前缀。右侧的术语以.i为前缀 - 接下来的步骤只是将每个
ageday的观察窗口中的所有行相加
我怀疑data.table应该能够快速填充缺失的agedays，即使对于大型数据集也是如此。因此，我构建了一个有一百万行的，并尝试了"按组填充缺失日期"中所示的方法。
在@Henrik给出的链接中，你会发现他也给出了这个链接。
library(data.table)
set.seed(2345)
DT <- data.table(
id=rep(1:100000,each=10),
agedays=unlist(lapply(1:100000,function(x) sort(sample(1:13,10,replace=FALSE)))),
diar=sample(c(0,1,NA),1e6,replace=TRUE)
)
DT1 <- DT[,.(agedays=1:max(agedays)),by=.(id)]
DT1[,diar:=NA_integer_][DT,diar:=i.diar,on=c("id","agedays")]
DT1[,diar_prev5 := frollsum(diar,5,na.rm=TRUE),by=id]
DT2 <- DT1[DT,.(id,agedays,diar,diar_prev5),on=c("id","agedays")]
head(DT2,25)
给出
id agedays diar diar_prev5
1: 1 1 0 NA
2: 1 2 NA NA
3: 1 3 0 NA
4: 1 4 1 NA
5: 1 7 1 2
6: 1 8 1 3
7: 1 10 NA 2
8: 1 11 1 3
9: 1 12 NA 2
10: 1 13 1 2
11: 2 1 1 NA
12: 2 3 NA NA
13: 2 4 0 NA
14: 2 5 0 1
15: 2 6 NA 0
16: 2 7 1 1
17: 2 8 1 2
18: 2 9 NA 2
19: 2 10 1 3
20: 2 12 1 3
21: 3 2 1 NA
22: 3 3 NA NA
23: 3 4 NA NA
24: 3 6 1 2
25: 3 7 0 1
id agedays diar diar_prev5
跑步没花太长时间。这就是你要找的吗？
这里有另一个使用滚动连接的选项：
n <- 5L
DT[, c("ndaysago", "val") := .(agedays - n + 1L, fcoalesce(diar, 0L))]
DT[, cs := cumsum(val), id]
DT[, diar_prev := DT[DT, on=.(id, agedays=ndaysago), roll=-n, i.cs - x.cs + x.val]]
DT[agedays - n < 0L, diar_prev := NA_integer_]
输出：
id agedays diar diar_prev5 ndaysago val cs diar_prev
1: 1 1 1 NA -3 1 1 NA
2: 1 2 0 NA -2 0 1 NA
3: 1 3 1 NA -1 1 2 NA
4: 1 4 1 NA 0 1 3 NA
5: 1 5 0 3 1 0 3 3
6: 1 6 0 2 2 0 3 2
7: 1 7 NA 2 3 0 3 2
8: 1 8 1 2 4 1 4 2
9: 1 9 1 2 5 1 5 2
10: 1 10 1 3 6 1 6 3
11: 3 2 0 NA -2 0 0 NA
12: 3 5 0 0 1 0 0 0
13: 3 6 0 0 2 0 0 0
14: 3 8 1 1 4 1 1 1
15: 3 9 1 2 5 1 2 2
16: 4 1 0 NA -3 0 0 NA
17: 4 4 NA NA 0 0 0 NA
18: 4 5 0 0 1 0 0 0
19: 4 6 1 1 2 1 1 1
20: 4 7 0 1 3 0 1 1
21: 5 1 1 NA -3 1 1 NA
22: 5 6 2 2 2 2 3 2
23: 5 10 3 5 6 3 6 5
24: 5 15 4 4 11 4 10 4
id agedays diar diar_prev5 ndaysago val cs diar_prev
多了一个id的数据：
DT <- fread("id agedays diar diar_prev5
1 1 1 NA
1 2 0 NA
1 3 1 NA
1 4 1 NA
1 5 0 3
1 6 0 2
1 7 NA 2
1 8 1 2
1 9 1 2
1 10 1 3
3 2 0 NA
3 5 0 0
3 6 0 0
3 8 1 1
3 9 1 2
4 1 0 NA
4 4 NA NA
4 5 0 0
4 6 1 1
4 7 0 1
5 1 1 NA
5 6 2 2
5 10 3 5
5 15 4 4")
有兴趣了解实际数据集的运行时。