r - 与dplyr和magrittr的rollmean

给定以下数据：

    set.seed(1)
    data <- data.frame(o=c('a','a','a','a','b','b','b','b','c','c','c','c'), t=c(1,2,3,4,1,2,3,4,1,2,3,4), u=runif(12), v=runif(12))
    data
       o t          u         v
    1  a 1 0.26550866 0.6870228
    2  a 2 0.37212390 0.3841037
    3  a 3 0.57285336 0.7698414
    4  a 4 0.90820779 0.4976992
    5  b 1 0.20168193 0.7176185
    6  b 2 0.89838968 0.9919061
    7  b 3 0.94467527 0.3800352
    8  b 4 0.66079779 0.7774452
    9  c 1 0.62911404 0.9347052
    10 c 2 0.06178627 0.2121425
    11 c 3 0.20597457 0.6516738
    12 c 4 0.17655675 0.1255551

我想计算由列o定义的每组u的滚动平均值（封装动物园）。滚动平均值的顺序由t设置。滚动平均值应作为新列添加到data.frame。

我想使用magrittr和dplyr。我试过了

    data %>%
      group_by(o) %>%
      sort(t) %>%
      select(u) %>%
      rollmean(3) %>%
      rbind

但这行不通。可以使用magrittr和dplyr来做，还是必须一步一步来做？
o和t的值在我的真实数据中是可变的。

如何填充前两行？

最佳答案

可能会有所帮助：

library(dplyr)
data %>%
group_by(o) %>%
mutate(rM=rollmean(u,3, na.pad=TRUE, align="right"))

如果要对两个列都进行操作，请u和v

fun1 <- function(x) rollmean(x, 3, na.pad=TRUE, align="right")
data %>%
group_by(o) %>%
mutate_each(funs(fun1), u, v)