组边界内的滚动总和

我正在尝试根据以下toydata计算滚动总和：

structure(list(Tag = c("1", "1", "1",  "1", "2", "2", "2", "2",  "2",
"2"), ID = c("A", "A", "A",  "B", "J", "J", "J", "A", "A", "A" ),
correctvis = c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0)), row.names = c(NA, 
-10L), groups = structure(list(ID = "A", Tag = "1", 
.rows = structure(list(1:10), ptype = integer(0), class = c("vctrs_list_of", 
 "vctrs_vctr", "list"))), row.names = 1L, class = c("tbl_df",  "tbl", "data.frame"), .drop = TRUE), class = c("grouped_df", 
 "tbl_df", "tbl", "data.frame"))

我已经使用data.table和都这样做了dplyr：

test <- as.data.table(df)[,sums2 := frollsum(correctvis, 7), by = c("ID","Tag")]

test <- df %>%
  group_by(ID, Tag) %>%
  mutate(sums = roll_sum(correctvis, 7, align = "right", fill = NA)) 

两者都导致相同的结果。

注意：实际上，我的标签/ ID列表持续的时间更长，这就是为什么我使用7而不是较小的窗口的原因。

问题：尽管使用group_by和by =，roll_sum和froll_sum使用的窗口超出了组的边界。也就是说：我想开始计数，好像correctvis每个分组之前的所有值都是0（对于该分组）。以下代码似乎确实尊重分组（基于tibbletime软件包）：

rolling_sum <-  rollify(.f = sum, window = 7)
df <- df %>%
 group_by(ID, Tag) %>%
 mutate(sums2 = rolling_sum(correctvis))

但是，此代码将不起作用，因为在某些情况下，每个特定分组的观察值少于7个，从而导致错误：

窗口大于数据长度时无法滚动应用

我的问题：

• 我可以调整dplyr / data.table代码，使其在应用滚动总和时尊重我的分组吗？

要么

• 有没有一种方法可以使rollify代码适合我的窗口大小。我的一个想法是使用case_when，例如：

  rolling_sum <- rollify(.f = sum, window = case_when(n=1~1,n=2~2, etc.))

但是我无法使它正常工作。