[英]How to find difference between values in two rows in an R dataframe using dplyr
我有一个 R 数据框,例如:
df <- data.frame(period=rep(1:4,2),
farm=c(rep('A',4),rep('B',4)),
cumVol=c(1,5,15,31,10,12,16,24),
other = 1:8);
period farm cumVol other
1 1 A 1 1
2 2 A 5 2
3 3 A 15 3
4 4 A 31 4
5 1 B 10 5
6 2 B 12 6
7 3 B 16 7
8 4 B 24 8
我如何找到每个时期每个农场的 cumVol 变化,忽略“其他”列? 我想要这样的数据框(可以选择保留 cumVol 列):
period farm volume other
1 1 A 0 1
2 2 A 4 2
3 3 A 10 3
4 4 A 16 4
5 1 B 0 5
6 2 B 2 6
7 3 B 4 7
8 4 B 8 8
在实践中,可能有许多类似“农场”的列,以及许多类似“其他”(即被忽略)的列。 我希望能够使用变量指定所有列名。
我正在使用 dplyr 包。
在 dplyr 中:
require(dplyr)
df %>%
group_by(farm) %>%
mutate(volume = cumVol - lag(cumVol, default = cumVol[1]))
Source: local data frame [8 x 5]
Groups: farm
period farm cumVol other volume
1 1 A 1 1 0
2 2 A 5 2 4
3 3 A 15 3 10
4 4 A 31 4 16
5 1 B 10 5 0
6 2 B 12 6 2
7 3 B 16 7 4
8 4 B 24 8 8
也许所需的输出实际上应该如下?
df %>%
group_by(farm) %>%
mutate(volume = cumVol - lag(cumVol, default = 0))
period farm cumVol other volume
1 1 A 1 1 1
2 2 A 5 2 4
3 3 A 15 3 10
4 4 A 31 4 16
5 1 B 10 5 10
6 2 B 12 6 2
7 3 B 16 7 4
8 4 B 24 8 8
编辑:跟进您的评论,我认为您正在寻找安排()。 情况并非如此,最好开始一个新问题。
df1 <- data.frame(period=rep(1:4,4), farm=rep(c(rep('A',4),rep('B',4)),2), crop=(c(rep('apple',8), rep('pear',8))), cumCropVol=c(1,5,15,31,10,12,16,24,11,15,25,31,20,22,26,34), other = rep(1:8,2) );
df1 %>%
arrange(desc(period), desc(farm)) %>%
group_by(period, farm) %>%
summarise(cumVol=sum(cumCropVol))
编辑:跟进#2
df1 <- data.frame(period=rep(1:4,4), farm=rep(c(rep('A',4),rep('B',4)),2), crop=(c(rep('apple',8), rep('pear',8))), cumCropVol=c(1,5,15,31,10,12,16,24,11,15,25,31,20,22,26,34), other = rep(1:8,2) );
df <- df1 %>%
arrange(desc(period), desc(farm)) %>%
group_by(period, farm) %>%
summarise(cumVol=sum(cumCropVol))
ungroup(df) %>%
arrange(farm) %>%
group_by(farm) %>%
mutate(volume = cumVol - lag(cumVol, default = 0))
Source: local data frame [8 x 4]
Groups: farm
period farm cumVol volume
1 1 A 12 12
2 2 A 20 8
3 3 A 40 20
4 4 A 62 22
5 1 B 30 30
6 2 B 34 4
7 3 B 42 8
8 4 B 58 16
在 dplyr 中——所以你不必更换 NA
library(dplyr)
df %>%
group_by(farm)%>%
mutate(volume = c(0,diff(cumVol)))
period farm cumVol other volume
1 1 A 1 1 0
2 2 A 5 2 4
3 3 A 15 3 10
4 4 A 31 4 16
5 1 B 10 5 0
6 2 B 12 6 2
7 3 B 16 7 4
8 4 B 24 8 8
tapply
和transform
?
> transform(df, volumen=unlist(tapply(cumVol, farm, function(x) c(0, diff(x)))))
period farm cumVol other volumen
A1 1 A 1 1 0
A2 2 A 5 2 4
A3 3 A 15 3 10
A4 4 A 31 4 16
B1 1 B 10 5 0
B2 2 B 12 6 2
B3 3 B 16 7 4
B4 4 B 24 8 8
ave
是更好的选择,请参阅@thelatemail 的评论
with(df, ave(cumVol,farm,FUN=function(x) c(0,diff(x))) )
在原始数据集中创建新列是一种选择吗?
这是一个使用data.table
运算符:=
的选项。
require("data.table")
DT <- data.table(df)
DT[, volume := c(0,diff(cumVol)), by="farm"]
或者
diff_2 <- function(x) c(0,diff(x))
DT[, volume := diff_2(cumVol), by="farm"]
输出:
# > DT
# period farm cumVol other volume
# 1: 1 A 1 1 0
# 2: 2 A 5 2 4
# 3: 3 A 15 3 10
# 4: 4 A 31 4 16
# 5: 1 B 10 5 0
# 6: 2 B 12 6 2
# 7: 3 B 16 7 4
# 8: 4 B 24 8 8
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