所以我有一个5000家公司的数据表，每个公司都被分配了一个数值("id"(，第一家公司为1，第二家公司为2。。。
这是我的表，只有利润变量：|id |年|利润|：----|：----|----||2001年1月1日|-0.4|2002年1月1日|-0.89|2001年2月| 1.89|2002年2月|2.79
每个公司被表示两次，一行指定2001年的数据，第二行指定2002年的数据(两行的"id"值相同，因为相隔一年是同一家公司(。
如何计算2001年至2002年间每家公司的年变化率("id"(？
我真的是R的新手，我不知道从哪里开始？将2001年和2002年的数据分开？我做到了：years <- sort(unique(group$year))years
我也在互联网上发现了这个，但没有成功：
library(dplyr)
res <-
group %>%
arrange(id,year) %>%
group_by(id) %>%
mutate(evol_rate = ("group$year$2002" / lag("group$year$2001") - 1) * 100) %>%
ungroup()
非常感谢
根据您所写的内容，我认为您想要计算2001年和2002年利润值的ROC公式：
ROC=(current_value/previous_value − 1) ∗ 100
为了实现这一点，我建议使用tidyr::pivot_wider()，它将数据帧从长格式重塑为宽格式(请参阅：https://r4ds.had.co.nz/tidy-data.html#pivoting)。
代码：
require(tidyr)
require(dplyr)
id <- sort(rep(seq(1,250, 1), 2))
year <- rep(seq(2001, 2002, 1), 500)
value <- sample(500:2000, 500)
df <- data.frame(id, year, value)
head(df, 10)
#> id year value
#> 1 1 2001 856
#> 2 1 2002 1850
#> 3 2 2001 1687
#> 4 2 2002 1902
#> 5 3 2001 1728
#> 6 3 2002 1773
#> 7 4 2001 691
#> 8 4 2002 1691
#> 9 5 2001 1368
#> 10 5 2002 893
df_wide <- df %>%
pivot_wider(names_from = year,
names_prefix = "profit_",
values_from = value,
values_fn = mean)
res <- df_wide %>%
mutate(evol_rate = (profit_2002/profit_2001-1)*100) %>%
round(2)
head(res, 10)
#> # A tibble: 10 x 4
#> id profit_2001 profit_2002 evol_rate
#> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 1 856 1850 116.
#> 2 2 1687 1902 12.7
#> 3 3 1728 1773 2.6
#> 4 4 691 1691 145.
#> 5 5 1368 893 -34.7
#> 6 6 883 516 -41.6
#> 7 7 1280 1649 28.8
#> 8 8 1579 1383 -12.4
#> 9 9 1907 1626 -14.7
#> 10 10 1227 1134 -7.58
如果您想在不将数据重塑为宽格式的情况下完成此操作，可以使用
library(tidyverse)
id <- sort(rep(seq(1,250, 1), 2))
year <- rep(seq(2001, 2002, 1), 500)
value <- sample(500:2000, 500)
df <- data.frame(id, year, value)
df %>% head(n = 10)
#> id year value
#> 1 1 2001 1173
#> 2 1 2002 1648
#> 3 2 2001 1560
#> 4 2 2002 1091
#> 5 3 2001 1736
#> 6 3 2002 667
#> 7 4 2001 1840
#> 8 4 2002 1202
#> 9 5 2001 1597
#> 10 5 2002 1797
new_df <- df %>%
group_by(id) %>%
mutate(ROC = ((value / lag(value) - 1) * 100))
new_df %>% head(n = 10)
#> # A tibble: 10 × 4
#> # Groups: id [5]
#> id year value ROC
#> <dbl> <dbl> <int> <dbl>
#> 1 1 2001 1173 NA
#> 2 1 2002 1648 40.5
#> 3 2 2001 1560 NA
#> 4 2 2002 1091 -30.1
#> 5 3 2001 1736 NA
#> 6 3 2002 667 -61.6
#> 7 4 2001 1840 NA
#> 8 4 2002 1202 -34.7
#> 9 5 2001 1597 NA
#> 10 5 2002 1797 12.5
这将按id对数据进行分组，然后使用lag将当前年份与前一年进行比较