Среднее значение подвижности (скользящее среднее) по группе /id с dplyr

У меня есть продольное наблюдение за записями артериального давления.

Значение в определенной точке менее прогностическое, чем скользящее среднее (среднее значение качения), поэтому я хотел бы рассчитать его. Данные выглядят как

test <- read.table(header=TRUE, text = "
  ID  AGE   YEAR_VISIT  BLOOD_PRESSURE  TREATMENT
  1 20  2000    NA 3
  1 21  2001    129 2
  1 22  2002    145 3
  1 22  2002    130 2
  2 23  2003    NA  NA
  2 30  2010    150 2
  2 31  2011    110 3
  4 50  2005    140 3
  4 50  2005    130 3
  4 50  2005    NA  3
  4 51  2006    312 2
  5 27  2010    140 4
  5 28  2011    170 4
  5 29  2012    160 NA
  7 40  2007    120 NA
                   ")

Я хотел бы вычислить новую переменную, называемую BLOOD_PRESSURE_UPDATED. Эта переменная должна быть скользящей средней для BLOOD_PRESSURE и иметь следующие характеристики:

Скользящее среднее - текущее значение плюс предыдущее значение, деленное на два.
Для первого наблюдения BLOOD_PRESSURE_UPDATED является только текущим BLOOD_PRESSURE. Если это отсутствует, BLOOD_PRESSURE_UPDATED должно быть общим средним значением.
Отсутствующие значения должны быть заполнены с ближайшим предыдущим значением.

Я пробовал следующее:

test2 <- test %>%
  group_by(ID) %>%
  arrange(ID, YEAR_VISIT) %>%
  mutate(BLOOD_PRESSURE_UPDATED = rollmean(x=BLOOD_PRESSURE, 2)) %>%
ungroup()

Я также попробовал rollaply и rollmeanr без успеха.

Буду признателен за помощь.

Ответ 1

Если вы не привержены dplyr, это должно работать:

get.mav <- function(bp,n=2){
  require(zoo)
  if(is.na(bp[1])) bp[1] <- mean(bp,na.rm=TRUE)
  bp <- na.locf(bp,na.rm=FALSE)
  if(length(bp)<n) return(bp)
  c(bp[1:(n-1)],rollapply(bp,width=n,mean,align="right"))  
}
test <- with(test,test[order(ID,YEAR_VISIT),])

test$BLOOD_PRESSURE_UPDATED <- 
  unlist(aggregate(BLOOD_PRESSURE~ID,test,get.mav,na.action=NULL,n=2)$BLOOD_PRESSURE)
test
#    ID AGE YEAR_VISIT BLOOD_PRESSURE TREATMENT BLOOD_PRESSURE_UPDATED
# 1   1  20       2000             NA         3               134.6667
# 2   1  21       2001            129         2               131.8333
# 3   1  22       2002            145         3               137.0000
# 4   1  22       2002            130         2               137.5000
# 5   2  23       2003             NA        NA               130.0000
# 6   2  30       2010            150         2               140.0000
# 7   2  31       2011            110         3               130.0000
# ...

Это работает и для скользящих средних > 2.

И вот решение data.table, которое, вероятно, будет намного быстрее, если ваш набор данных будет большим.

library(data.table)
setDT(test)     # converts test to a data.table in place
setkey(test,ID,YEAR_VISIT)
test[,BLOOD_PRESSURE_UPDATED:=as.numeric(get.mav(BLOOD_PRESSURE,2)),by=ID]
test
#    ID AGE YEAR_VISIT BLOOD_PRESSURE TREATMENT BLOOD_PRESSURE_UPDATED
#  1:  1  20       2000             NA         3               134.6667
#  2:  1  21       2001            129         2               131.8333
#  3:  1  22       2002            145         3               137.0000
#  4:  1  22       2002            130         2               137.5000
#  5:  2  23       2003             NA        NA               130.0000
#  6:  2  30       2010            150         2               140.0000
#  7:  2  31       2011            110         3               130.0000
# ...

Ответ 2

Как насчет этого?

    library(dplyr)   
    test2<-arrange(test,ID,YEAR_VISIT) %>% 
           mutate(lag1=lag(BLOOD_PRESSURE),
                  lag2=lag(BLOOD_PRESSURE,2),
                  movave=(lag1+lag2)/2)

Другое решение, использующее функцию "rollapply" в пакете zoo (мне больше нравится)

library(dplyr)
library(zoo)
test2<-arrange(test,ID,YEAR_VISIT) %>%
       mutate(ma2=rollapply(BLOOD_PRESSURE,2,mean,align='right',fill=NA))

Ответ 3

Попробуй это:

library(dplyr)
library(zoo)
test2<-arrange(test,ID,YEAR_VISIT) %>% group_by(subject)%>%
       mutate(ma2=rollapply(BLOOD_PRESSURE,2,mean,align='right',fill=NA))