首頁(yè) 猿問(wèn) 如何在每個(gè)組中創(chuàng)建一個(gè)滯后變量？

如何在每個(gè)組中創(chuàng)建一個(gè)滯后變量？

R語(yǔ)言 MySQL

至尊寶的傳說(shuō) 2019-07-04 15:50:32

如何在每個(gè)組中創(chuàng)建一個(gè)滯后變量？我有一張數(shù)據(jù)表：set.seed(1)data <- data.table(time = c(1:3, 1:4), groups = c(rep(c("b", "a"), c(3, 4))), value = rnorm(7))data# groups time value# 1: b 1 -0.6264538# 2: b 2 0.1836433# 3: b 3 -0.8356286# 4: a 1 1.5952808# 5: a 2 0.3295078# 6: a 3 -0.8204684# 7: a 4 0.4874291我想計(jì)算“value”列的滯后版本，內(nèi)每個(gè)級(jí)別的“組”。結(jié)果應(yīng)該是# groups time value lag.value# 1 a 1 1.5952808 NA# 2 a 2 0.3295078 1.5952808# 3 a 3 -0.8204684 0.3295078# 4 a 4 0.4874291 -0.8204684# 5 b 1 -0.6264538 NA# 6 b 2 0.1836433 -0.6264538# 7 b 3 -0.8356286 0.1836433我試過(guò)用lag直接：data$lag.value <- lag(data$value) .這顯然是行不通的我也嘗試過(guò)：unlist(tapply(data$value, data$groups, lag)) a1 a2 a3 a4 b1 b2 b3 NA -0.1162932 0.4420753 2.1505440 NA 0.5894583 -0.2890288 這幾乎是我想要的。但是，生成的向量與data.table中的排序不同，這是有問(wèn)題的。在基R、plyr、dplyr和data.table中，最有效的方法是什么？

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3 回答

小怪獸愛(ài)吃肉

TA貢獻(xiàn)1852條經(jīng)驗(yàn) 獲得超1個(gè)贊

使用包dplyr:

library(dplyr)data <- 
    data %>%
    group_by(groups) %>%
    mutate(lag.value = dplyr::lag(value, n = 1, default = NA))

施予

> data

Source: local data table [7 x 4]

Groups: groups

time groups value lag.value

1 1 a 0.07614866 NA

2 2 a -0.02784712 0.07614866

3 3 a 1.88612245 -0.02784712

4 1 b 0.26526825 NA

5 2 b 1.23820506 0.26526825

6 3 b 0.09276648 1.23820506

7 4 b -0.09253594 0.09276648

這隱含地假定值已經(jīng)按組排序。如果沒(méi)有，則按組對(duì)其進(jìn)行排序，或者使用order_by爭(zhēng)論lag..還請(qǐng)注意，由于現(xiàn)有問(wèn)題對(duì)于dplyr的某些版本，為了安全起見(jiàn)，應(yīng)該顯式地給出參數(shù)和命名空間。