将列的差异作为与其他列相关联的条件(在R中)

Question

id hire_month sep_month wage_jan wage_feb wage_mar wage_apr
1  1          2         3      740      780      780      780
2  1          4         0      890      890      890      890
3  2          3         5      550      550      550      550
4  2          5        10      890      250      250      400
wage_may wage_jun wage_jul wage_aug wage_sep wage_oct wage_nov
1      780      780      780      780      780      780      780
2      890      890      890      890      890      790      250
3      550      550      550      550      550      550      550
4      500      890      600      750      890      300      300
wage_dec
1      780
2      300
3      550
4      300
structure(list(id = c(1L, 1L, 2L, 2L), hire_month = c(2L, 4L, 
3L, 5L), sep_month = c(3L, 0L, 5L, 10L), wage_jan = c(740L, 890L, 
550L, 890L), wage_feb = c(780L, 890L, 550L, 250L), wage_mar = c(780L, 
890L, 550L, 250L), wage_apr = c(780L, 890L, 550L, 400L), wage_may = c(780L, 
890L, 550L, 500L), wage_jun = c(780L, 890L, 550L, 890L), wage_jul = c(780L, 
890L, 550L, 600L), wage_aug = c(780L, 890L, 550L, 750L), wage_sep = c(780L, 
890L, 550L, 890L), wage_oct = c(780L, 790L, 550L, 300L), wage_nov = c(780L, 
250L, 550L, 300L), wage_dec = c(780L, 300L, 550L, 300L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-4L))

我想根据hire_month和lag(sep_month(来计算工资之间的差异——前一行和同一id的分隔月份。例如，如果lag(sep_month(是4(april(，hire_month是7(july(，我想取wage_jul和wage_apr之间的差异(wage_arr是前一行的差异(。因此，我需要计算的工资差异实际上在不同的行中，因为我的数据集中的每一行都是一份合同。

我有一个很大的数据集，所以我想要一种自动化这种关联的方法。

Answer 1

已更新

OP澄清了sep-mount值来自上面的行，这意味着每个ID有n-1行，其中n是该ID的行数。在上面的例子中，每个ID有两行，我们将仅为每个ID 估计第二行(也是最后一行(的差异

data$diff = as_tibble(data) %>%
mutate(sep_wage = apply(.,1,function(x) x[x[3]+3])) %>% 
group_by(id) %>%
mutate(sep_wage = lag(sep_wage)) %>% ungroup() %>% 
apply(.,MARGIN = 1, function(x) x[x[2]+3] - x[16])

输出

id hire_month sep_month wage_jan wage_feb wage_mar wage_apr wage_may wage_jun wage_jul wage_aug wage_sep wage_oct wage_nov wage_dec diff
1  1          2         3      740      780      780      780      780      780      780      780      780      780      780      780   NA
2  1          4         0      890      890      890      890      890      890      890      890      890      790      250      300  110
3  2          3         5      550      550      550      550      550      550      550      550      550      550      550      550   NA
4  2          5        10      890      250      250      400      500      890      600      750      890      300      300      300  -50