计算平均值和 STD 子设置一组动态列

Question

计算一组动态列的Mean和STD子集。

举个例子:

sales <- data.frame(ItemID=c("1A","1B","1C"),
           Jul=c(0,1,5),
           Aug=c(1,2,6),
           Sep=c(0,3,7),
           Oct=c(1,4,8),
           Nov=c(1,4,8),
           Dec=c(1,4,8),
           Jan=c(1,4,8),
           Nmon=c(7,4,6))

上述测试数据如下表所示。我需要的是根据“Nmon”列中的值对每一行应用函数。

  ItemID Jul Aug Sep Oct Nov Dec Jan Nmon
1     1A   0   1   0   1   1   1   1    7
2     1B   1   2   3   4   4   4   4    4
3     1C   5   6   7   8   8   8   8    6

例如，第一条记录的Nmon值为7。然后我需要计算从7月到1月所有值的均值和均方差（均值=0.71，std=0.49）。

在Nmon值为4的第二个记录的情况下，平均值和标准偏差应仅针对从10月到1月的月份进行计算(平均值= 4，标准差= 0)

这里的月数会增加或减少，但第一列（项目编号）和最后列（Nmon）将保持不变。我有一个大型项目数据集，需要一种有效的方法来进行此计算。

Answer 1

这是另一个基于R的解决方案:

sales <- data.frame(ItemID=c("1A","1B","1C"),
                    Jul=c(0,1,5),
                    Aug=c(1,2,6),
                    Sep=c(0,3,7),
                    Oct=c(1,4,8),
                    Nov=c(1,4,8),
                    Dec=c(1,4,8),
                    Jan=c(1,4,8),
                    Nmon=c(7,4,6))
my.m.sd <- function(i) {
  n <- sales$Nmon[i]
  x <- unlist(sales[i, seq(to=8, length.out = n)])
  c(m=mean(x), s=sd(x))
}
sapply(1:3, my.m.sd)
# > sapply(1:3, my.m.sd)
#        [,1] [,2]    [,3]
# m 0.7142857    4 7.50000
# s 0.4879500    0 0.83666

Answer 2

也许这有帮助

 t(apply(sales[-1], 1, function(x) {i1 <- length(x)
        x2 <- x[(i1 -x[i1]):(i1-1)]
       c(mean = mean(x2), sd = sd(x2))}))
 #        mean      sd
 #[1,] 0.7142857 0.48795
 #[2,] 4.0000000 0.00000
 #[3,] 7.5000000 0.83666