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已解決430363個(gè)問(wèn)題,去搜搜看,總會(huì)有你想問(wèn)的

R向量/數(shù)據(jù)幀中的基本滯后

R向量/數(shù)據(jù)幀中的基本滯后

很有可能會(huì)暴露出我是R的新手,但是在SPSS中,運(yùn)行時(shí)滯非常容易。顯然這是用戶錯(cuò)誤,但是我缺少什么呢?x <- sample(c(1:9), 10, replace = T)y <- lag(x, 1)ds <- cbind(x, y)ds結(jié)果是:      x y [1,] 4 4 [2,] 6 6 [3,] 3 3 [4,] 4 4 [5,] 3 3 [6,] 5 5 [7,] 8 8 [8,] 9 9 [9,] 3 3[10,] 7 7我想我會(huì)看到:     x y [1,] 4  [2,] 6 4 [3,] 3 6 [4,] 4 3 [5,] 3 4 [6,] 5 3 [7,] 8 5 [8,] 9 8 [9,] 3 9[10,] 7 3任何指導(dǎo)將不勝感激。
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3 回答

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紅顏莎娜

TA貢獻(xiàn)1842條經(jīng)驗(yàn) 獲得超13個(gè)贊

解決此問(wèn)題的另一種方法是使用zoo軟件包,該軟件包具有一個(gè)滯后方法,該結(jié)果將用NA填充結(jié)果:


require(zoo)

> set.seed(123)

> x <- zoo(sample(c(1:9), 10, replace = T))

> y <- lag(x, -1, na.pad = TRUE)

> cbind(x, y)

   x  y

1  3 NA

2  8  3

3  4  8

4  8  4

5  9  8

6  1  9

7  5  1

8  9  5

9  5  9

10 5  5

結(jié)果是一個(gè)多元?jiǎng)游飯@對(duì)象(這是一個(gè)增強(qiáng)的矩陣),但可以通過(guò)以下方式輕松轉(zhuǎn)換為data.frame


> data.frame(cbind(x, y))


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反對(duì) 回復(fù) 2019-12-25
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墨色風(fēng)雨

TA貢獻(xiàn)1853條經(jīng)驗(yàn) 獲得超6個(gè)贊

我有同樣的問(wèn)題,但是我不想使用zoo或xts,所以我為數(shù)據(jù)幀編寫了一個(gè)簡(jiǎn)單的滯后函數(shù):


lagpad <- function(x, k) {

  if (k>0) {

    return (c(rep(NA, k), x)[1 : length(x)] );

  }

  else {

    return (c(x[(-k+1) : length(x)], rep(NA, -k)));

  }

}

這可能會(huì)滯后或滯后:


x<-1:3;

(cbind(x, lagpad(x, 1), lagpad(x,-1)))

     x      

[1,] 1 NA  2

[2,] 2  1  3

[3,] 3  2 NA


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反對(duì) 回復(fù) 2019-12-25
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