我正在尝试在一个窗口上使用 rollapply 创建滚动计算，该窗口向下滑动 xts 数据框的列。例如，假设我定义了一个 xts 对象：
df1 <- data.frame(A = c(1,2,3,4,5,6,7,8,9),
B = c(3,4,5,6,7,8,9,10,11))
dfxts <- xts(df1, order.by = as.Date(c(30,31,32,33,34,35,36,37,38)))
这给出了 xts 函数：
A B
1970-01-31 1 3
1970-02-01 2 4
1970-02-02 3 5
1970-02-03 4 6
1970-02-04 5 7
1970-02-05 6 8
1970-02-06 7 9
1970-02-07 8 10
1970-02-08 9 11
据我了解宽度参数，它定义了发生某些操作的滑动窗口的长度，例如平均操作（尽管我不清楚“宽度”）。
假设我想在宽度为 3 的窗口上创建一个滚动操作，我在每个位置添加窗口的第二个和第三个元素。在窗口的每个位置我想添加 x(2) + x(3)。我会得到：
A B
1970-01-31 NA NA
1970-02-01 NA NA
1970-02-02 5 9
1970-02-03 7 11
1970-02-04 9 13
1970-02-05 11 15
1970-02-06 13 17
1970-02-07 15 19
1970-02-08 17 21
我尝试通过以下方式实现：
rollapply(dfxts, width = 3, FUN=function(x) x(2)+x(3), align = "right")
我得到错误：
“结束时出错：找不到函数“x”
我想我误解了如何使用 rollapply，如何实现匿名函数，或两者兼而有之。
我不确定您是否可以将 应用于rollapply整个数据帧。您可以将其分别应用于每一列，lapply并且由于您想要sum第二个和第三个元素，因此可以将其减少width为 2
library(zoo)
lapply(dfxts, function(x) rollapply(x, width = 2, FUN=sum))
#$A
# A
#1970-01-31 NA
#1970-02-01 3
#1970-02-02 5
#1970-02-03 7
#1970-02-04 9
#1970-02-05 11
#1970-02-06 13
#1970-02-07 15
#1970-02-08 17
#$B
# B
#1970-01-31 NA
#1970-02-01 7
#1970-02-02 9
#1970-02-03 11
#1970-02-04 13
#1970-02-05 15
#1970-02-06 17
#1970-02-07 19
#1970-02-08 21
如果由于某种原因你必须只保留width3 并且不能改变它，那么我们可以做
lapply(dfxts, function(x) rollapply(x, width = 3, FUN=function(y) sum(y[2],y[3])))
这将给出相同的输出，除了前两个值将是NA而不是一个。
编辑
正如评论中提到的，要应用的实际函数比呈现的函数更复杂，它需要使用自定义函数而不是我们可以coredata用来获取实际数据的内置函数，然后相应地应用我们的函数。
所以在给定的例子中，我们可以做
rollapply(dfxts, width = 3, FUN=function(x) coredata(x[2]) + coredata(x[3]))
然而，对于更通用的方法，我们只能调用coredata一次，然后按照我们想要的方式使用它们。所以如果我们想应用操作5*x(5) - 8*x(7) + x(15)，我们可以做
rollapply(dfxts, width = 15, FUN=function(x) {
vals <- coredata(x)
5*vals[5] - 8*vals[7] + vals[15]
})
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