使用dplyr和for循環添加多個滯后變量

Question

我有預測的時間序列數據，因此我正在創建滯后變量以用於統計分析。 我想要一種快速的方法來創建給定特定輸入的多個變量，以便我可以輕松地交叉驗證和比較模型。

以下是示例代碼，這些代碼在給定類別（A，B，C）的情況下為2個不同的變量（總共4個）加了2個滯后：

# Load dplyr
library(dplyr)

# create day, category, and 2 value vectors
days = 1:9
cats = rep(c('A','B','C'),3)
set.seed = 19
values1 = round(rnorm(9, 16, 4))
values2 = round(rnorm(9, 16, 16))

# create data frame
data = data.frame(days, cats, values1, values2)

# mutate new lag variables 
LagVal = data %>% arrange(days) %>% group_by(cats) %>% 
  mutate(LagVal1.1 = lag(values1, 1)) %>%
  mutate(LagVal1.2 = lag(values1, 2)) %>%
  mutate(LagVal2.1 = lag(values2, 1)) %>%
  mutate(LagVal2.2 = lag(values2, 2))

LagVal

       days   cats values1 values2 LagVal1.1 LagVal1.2 LagVal2.1 LagVal2.2
  <int> <fctr>   <dbl>   <dbl>     <dbl>     <dbl>     <dbl>     <dbl>
1     1      A      16     -10        NA        NA        NA        NA
2     2      B      14      24        NA        NA        NA        NA
3     3      C      16      -6        NA        NA        NA        NA
4     4      A      12      25        16        NA       -10        NA
5     5      B      20      14        14        NA        24        NA
6     6      C      18      -5        16        NA        -6        NA
7     7      A      21       2        12        16        25       -10
8     8      B      19       5        20        14        14        24
9     9      C      18      -3        18        16        -5        -6

我的問題出在# mutate new lag variables步驟，因為我有大約十二個預測變量，我可能希望滯后多達10次（〜13k行數據集），而且我無心創建120新變量。

這是我嘗試編寫的函數，該函數根據給定的data輸入（要突變的data集）， variables （您希望滯后的變量）和lags （每個變量的滯后數）來使新變量發生變化：

MultiMutate = function(data, variables, lags){
  # select the data to be working with
  FuncData = data
  # Loop through desired variables to mutate
  for (i in variables){
    # Loop through number of desired lags
    for (u in 1:lags){
      FuncData = FuncData %>% arrange(days) %>% group_by(cats) %>%
        # Mutate new variable for desired number of lags. Give new variable a name with the lag number appended
        mutate(paste(i, u) = lag(i, u))
    }
  }
  FuncData
}

老實說，我只是迷失在如何使它起作用上。 我的for循環和整體邏輯的順序很有意義，但是該函數將字符帶入變量的方式以及整體語法似乎還遙遙無期。 有沒有簡單的方法可以修復此功能以獲得我想要的結果？

我特別在尋找：

1. 像MultiMutate(data = data, variables = c(values1, values2), lags = 2)之類的LagVal將從上面創建LagVal的確切結果。

2. 根據變量及其滯后動態命名變量。 即value1.1，value1.2，value2.1，value2.2等。

預先謝謝您，如果需要其他信息，請告訴我。 如果有一種更簡單的方法來獲取我想要的東西，那么我無所不能。

Answer 1

您必須更深入tidyverse工具箱才能一次添加它們。 如果您為cats每個值嵌套數據，則可以迭代嵌套的數據幀，迭代每個cats的values*列的滯后。

library(tidyverse)
set.seed(47)

df <- data_frame(days = 1:9,
                 cats = rep(c('A','B','C'),3),
                 values1 = round(rnorm(9, 16, 4)),
                 values2 = round(rnorm(9, 16, 16)))


df %>% nest(-cats) %>% 
    mutate(lags = map(data, function(dat) {
        imap_dfc(dat[-1], ~set_names(map(1:2, lag, x = .x), 
                                     paste0(.y, '_lag', 1:2)))
        })) %>% 
    unnest() %>% 
    arrange(days)
#> # A tibble: 9 x 8
#>   cats   days values1 values2 values1_lag1 values1_lag2 values2_lag1
#>   <chr> <int>   <dbl>   <dbl>        <dbl>        <dbl>        <dbl>
#> 1 A         1     24.     -7.          NA           NA           NA 
#> 2 B         2     19.      1.          NA           NA           NA 
#> 3 C         3     17.     17.          NA           NA           NA 
#> 4 A         4     15.     24.          24.          NA           -7.
#> 5 B         5     16.    -13.          19.          NA            1.
#> 6 C         6     12.     17.          17.          NA           17.
#> 7 A         7     12.     27.          15.          24.          24.
#> 8 B         8     16.     15.          16.          19.         -13.
#> 9 C         9     15.     36.          12.          17.          17.
#> # ... with 1 more variable: values2_lag2 <dbl>

data.table::shift使它變得更簡單，因為它data.table::shift量化。 命名比實際滯后要花更多的工作：

library(data.table)

setDT(df)

df[, sapply(1:2, function(x){paste0('values', x, '_lag', 1:2)}) := shift(.SD, 1:2), 
   by = cats, .SDcols = values1:values2][]
#>    days cats values1 values2 values1_lag1 values1_lag2 values2_lag1
#> 1:    1    A      24      -7           NA           NA           NA
#> 2:    2    B      19       1           NA           NA           NA
#> 3:    3    C      17      17           NA           NA           NA
#> 4:    4    A      15      24           24           NA           -7
#> 5:    5    B      16     -13           19           NA            1
#> 6:    6    C      12      17           17           NA           17
#> 7:    7    A      12      27           15           24           24
#> 8:    8    B      16      15           16           19          -13
#> 9:    9    C      15      36           12           17           17
#>    values2_lag2
#> 1:           NA
#> 2:           NA
#> 3:           NA
#> 4:           NA
#> 5:           NA
#> 6:           NA
#> 7:           -7
#> 8:            1
#> 9:           17

Answer 2

在這些情況下，我依靠dplyr和tidyr的魔力：

library(dplyr)
library(tidyr)

set.seed(47)

# create data
s_data = data_frame(
  days = 1:9,
  cats = rep(c('A', 'B', 'C'), 3),
  values1 = round(rnorm(9, 16, 4)),
  values2 = round(rnorm(9, 16, 16))
)

max_lag = 2 # define max number of lags

# create lags
s_data %>% 
  gather(select = -c("days", "cats")) %>% # gather all variables that will be lagged
  mutate(n_lag = list(0:max_lag)) %>% # add list-column with lag numbers
  unnest() %>% # unnest the list column
  arrange(cats, key, n_lag, days) %>% # order the data.frame
  group_by(cats, key, n_lag) %>% # group by relevant variables
  # create lag. when grouped by vars above, n_lag is a constant vector, take 1st value
  mutate(lag_val = lag(value, n_lag[1])) %>% 
  ungroup() %>% 
  # create some fancy labels 
  mutate(var_name = ifelse(n_lag == 0, key, paste0("Lag", key, ".", n_lag))) %>% 
  select(-c(key, value, n_lag)) %>% # drop unnecesary data
  spread(var_name, lag_val) %>% # spread your newly created variables
  select(days, cats, starts_with("val"), starts_with("Lag")) # reorder

## # A tibble: 9 x 8
##    days cats  values1 values2 Lagvalues1.1 Lagvalues1.2 Lagvalues2.1 Lagvalues2.2
##   <int> <chr>   <dbl>   <dbl>        <dbl>        <dbl>        <dbl>        <dbl>
## 1     1 A         24.     -7.          NA           NA           NA           NA 
## 2     2 B         19.      1.          NA           NA           NA           NA 
## 3     3 C         17.     17.          NA           NA           NA           NA 
## 4     4 A         15.     24.          24.          NA           -7.          NA 
## 5     5 B         16.    -13.          19.          NA            1.          NA 
## 6     6 C         12.     17.          17.          NA           17.          NA 
## 7     7 A         12.     27.          15.          24.          24.          -7.
## 8     8 B         16.     15.          16.          19.         -13.           1.
## 9     9 C         15.     36.          12.          17.          17.          17.