Question:
是否有一种干净，快速运行的方法来使用data.table计算几何平均值？
Background:
所以我使用这个：
my_col_list <- names(mydata)[ my_start:ncol(mydata)]
my_name_list<- paste0(my_col_list, "_", "arithmean")
mydata[, (my_name_list) := unlist(lapply(.SD,
function(x) rollapply(x,
5,
mean,
na.pad = TRUE)),
recursive = F),
.SDcols = my_col_list]
但我想计算geometric mean . 我正在研究大约2000万行和大约1500列，因此首选内置快速内置 .
我看到了这些（link）计算几何平均值的方法，但是它们是手工编码的，所以它们会变慢 . 这个（link）是关于整体几何平均值，而不是窗口/滚动几何平均值 .
具有手动编码（运行较慢）几何方式的包包括：
-
psych，geometric.mean，手工编码
-
PerformanceAnalytics，mean.geometric，手工编码
-
pracma，geomean，手工编码
-
FinCal，geometric.mean，一种新颖的手工编码版本（prod vs. mean）
-
fdaMixed，dataTrans，手动编码
-
evolqg，MeanMatrix，手工编码，在协方差矩阵上运行，使用chol
不是意思，但它很快：
- Gmedian，Gmedian，中位而不是平均值，但 Build 得更快 . 使用Rcpp进行计算 .
也许，但不确定：
- 轮换，意思是.SO3
1 回答
只需使用自己的代码包
psych函数geometric.mean