我试图弄清楚如何将我平均的数据平滑到“一年中的一天”数据。我已将下面的示例代码中的问题简化为最小可能。在我的实际脚本中，我计算了一个数据框，其中包含从1到365的“一年中的一天”索引列和第二列，该列是多年中该年中某一天的特定度量的平均值。我试图通过计算此数据的居中运行平均值（例如11天）来进一步平滑数据。
我正在努力弄清楚如何有效地处理“日历中断”，这意味着在“日期”数据的开始和结束时，我需要将DoY = 365转换回DoY = 1。当平均值的中心从白天= 360到白天= 5时，如何计算平均值？
我开始将解决方案整合在一起，但很快就达到了优雅的代码。有没有一种有效的方法来做到这一点？
以下示例提供了包含试用数据的示例数据框。
# A simulated daily time series average
ann_data <- data.frame(day=seq(1,365,1), data=
(sin(pi*seq(1:365)/182+90)+rnorm(365)/10))
plot(ann_data)
ann_data_smooth <- ?
如果您已经知道如何进行运行平均，只需将数据复制到自身的末尾，计算运行平均值，然后再次限制它。例如。
yearDataLength <- length(yearData)
yearData <- c(yearData, yearData)
runningAve <- running_average_function(yearData)[1:yearDataLength]
running_average_function是您目前使用的任何功能。 1:yearDataLength位仅限制了应用函数后的范围。在对这样的周期性数据进行平滑处理时，这是相当常见的。如果你需要开始与结束排队，那么采取1:yearDataLength取中间50％的数据而不是前50％。
编辑：重新阅读后，我看到你也开始关注。这意味着如果您使用上述方法，您可以从5:(yearDataLength+4)（仅为5：369）获取数据。这使它具有跨日历中断计算所需的空间。
你的索引应该仍然是副本，所以一旦你有这个范围，只需使用sort函数使用索引列以正确的顺序恢复数据。