[英]In R, compute time series difference of lagged values
您好,我的數據框在很多年和產品中看起來像這樣:
product<-c(1,2,3)
yr1<-c(109,213,30)
yr2<-c(613,488,125)
yr3<-c(729,494,127)
df<-data.frame(product,yr1,yr2,yr3)
我需要對其進行轉換,以便第一個年份之后的值是當前值與前一個(滯后)值的差,使其看起來像這樣:
yr2<-c(504,275,95)
yr3<-c(116,6,2)
df<-data.frame(product,yr1,yr2,yr3)
613-109=504、729-613=116等
我怎樣才能做到這一點?
帶有cur_data
的dplyr
選項,它會復制數據以將每一列與其前一列相減:
library(dplyr)
df %>%
mutate(cur_data()[,c(-2)] - cur_data()[-ncol(.)]) %>%
mutate(product = df$product)
輸出:
product yr1 yr2 yr3
1 1 109 504 116
2 2 213 275 6
3 3 30 95 2
嘗試
df[,tail(grep("yr",colnames(df)),-1)]-df[,head(grep("yr",colnames(df)),-1)]
yr2 yr3
1 504 116
2 275 6
3 95 2
另一種dplyr
方法:
library(dplyr)
df %>%
mutate(yr1 = NULL, across(-product, ~ .x-df[which(cur_column() == names(df))-1]))
#> product yr1 yr2
#> 1 1 504 116
#> 2 2 275 6
#> 3 3 95 2
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