Rでローリング計算するならrollifyが便利
私は業務でよくRを使います。
今回はRでローリング計算する際に重宝する「tibbletime」と呼ばれるパッケージに含まれる「rollify」と呼ばれる関数について紹介したいと思います。
「rollify」はローリング計算において非常に自由度が高く使い勝手が良いです。
「dplyr」にも「RcppRoll」と呼ばれる素晴らしい関数があるのですが、
敢えて「rollify」を使う理由は
- ローリング計算に与える関数を自作できる
- dplyrとの相性が良い
という点です。
それでは実際に「rollify」を使ってみます！
「rollify」を使用するには下記のように「tibbletime」と呼ばれるパッケージをロードします。
library(tidyverse) library(tibbletime)
今回は「airquality」と呼ばれるRの標準データセットを用います。
「airquality」はニューヨークの大気状態観測のデータです。
| Ozone | オゾン量 |
| Solar.R | 日射量 |
| Wind | 風力 |
| Temp | 温度 |
| Month Day | 月のうちの日 |
airquality %>% head(3) Ozone Solar.R Wind Temp Month Day 1 41 190 7.4 67 5 1 2 36 118 8.0 72 5 2 3 12 149 12.6 74 5 3
ざっと各変数の関係を可視化してみます
airquality %>% select(-Month, -Day) %>% pairs(panel=panel.smooth)
例えばこのデータの「Ozone」と「Wind」の30日間ローリングで相関係数を求めたいとしましょう。
その場合は予め「rollify」に関数を定義します。windowにはローリング期間を入力します(今回は30日なので"30"と入力しました)。
cor_roll_30d <- rollify(~cor(.x, .y), window = 30)
あとはdplyrのmutate文に定義した関数を使うだけ！
df_roll30_ozone_wind <- airquality %>% select(Ozone, Wind) %>% drop_na() %>% # 相関係数が正しく計算できるようにNAを除いている mutate(cor_30d = cor_roll_30d(Ozone, Wind))
一応結果を可視化してみます
df_roll30_ozone_wind %>% ggplot(aes(x = rep(1:nrow(df_roll30_ozone_wind)), y = cor_30d)) + geom_line() + xlab("日数") + ylab("相関係数 (OzoneとWind)")
このように非常に簡単にローリング計算を行うことが出来ます。
関数を自作することが出来るので2変数以上組み合わせた複雑なローリング計算等も実行可能です。
avg_of_avgs <- rollify(function(x, y, z) { (mean(x) + mean(y) + mean(z)) / 3}, window = 3) airquality %>% select(Ozone, Wind, Temp) %>% drop_na() %>% mutate(ave_3val = avg_of_avgs(Ozone, Wind, Temp)) %>% head(5) Ozone Wind Temp ave_3val 1 41 7.4 67 NA 2 36 8.0 72 NA 3 12 12.6 74 36.66667 4 18 11.5 62 34.01111 5 28 14.9 66 33.22222
オフィシャルドキュメントはこちら
https://cran.r-project.org/web/packages/tibbletime/tibbletime.pdf
