在 R 中使用 lag 和 mutate 命令创建迭代函数

如何解决在 R 中使用 lag 和 mutate 命令创建迭代函数

我有一个包含以下数据的数据集 DF

区域	年	X	Y
1001	2018	10	5
1001	2019	20	10
1001	2020	30	20
1002	2018	15	10
1002	2019	25	20
1002	2020	35	40

我想创建一个列 Z = X + Y - 上一年的 Y 所以它创建了下表：

区域	年	X	Y	Z
1001	2018	10	5	不适用
1001	2019	20	10	25
1001	2020	30	20	40
1002	2018	15	10	不适用
1002	2019	25	20	35
1002	2020	35	40	55

我可以使用 dplYR 中的“mutate”来生成列 Z： 变异（DF，Z = X + Y - 滞后（Y））

我可以使用 tapply 在 DF 上递归应用。我可以在用户定义的函数中使用 dplYR 创建一个函数，以便稍后使用 tapply 应用它吗？

解决方法

在 dplyr 中，您可以添加 group_by 来为每个组 (Zone) 应用一个函数。

library(dplyr)
DF %>% group_by(Zone) %>% mutate(Z = X + Y - lag(Y))

#   Zone  Year     X     Y     Z
#  <int> <int> <int> <int> <int>
#1  1001  2018    10     5    NA
#2  1001  2019    20    10    25
#3  1001  2020    30    20    40
#4  1002  2018    15    10    NA
#5  1002  2019    25    20    35
#6  1002  2020    35    40    55

我们也可以写一个函数：

add_new_col = function(x,y) {
  x + y - lag(y)
}

可以用作：

DF %>% group_by(Zone) %>% mutate(Z = add_new_col(X,Y))

数据

DF <- structure(list(Zone = c(1001L,1001L,1002L,1002L
),Year = c(2018L,2019L,2020L,2018L,2020L),X = c(10L,20L,30L,15L,25L,35L),Y = c(5L,10L,40L)),class = "data.frame",row.names = c(NA,-6L))

,

使用 data.table

library(data.table)
setDT(DF)[,Z := X + Y - shift(Y),Zone]