在寻找解决我的问题的方法时,我发现了这个线程:函数"不同";我有一个非常相似的问题,所以我就用这个例子。
这是我想要的输出:
name class year diff
1 a c1 2009 NA
2 a c1 2010 67
3 b c1 2009 NA
4 b c1 2010 20
我有两个变量构成子组——class和name。所以我只想比较具有相同名称和类的值。我也想拥有2009年和2010年的不同。如果没有2008,diff 2009应该返回NA(因为它不能计算差值)。
我确信它的工作原理非常类似于其他线程,但我只是不能使它工作。我也使用了这段代码(通过对数据进行不同的排序,简单地解决了升序年份的问题),但不知何故,R仍然设法计算了一个差值,并且没有返回NA。
ddply(df, .(class, name), summarize, year=head(year, -1), value=diff(value))
使用另一篇文章的数据集,我将做如下操作
library(data.table)
df <- df[df$year != 2008, ]
setkey(setDT(df), class, name, year)
df[, diff := lapply(.SD, function(x) c(NA, diff(x))),
.SDcols = "value", by = list(class, name)]
返回
df
# name class year value diff
# 1: a c1 2009 33 NA
# 2: a c1 2010 100 67
# 3: b c1 2009 80 NA
# 4: b c1 2010 90 10
# 5: a c2 2009 80 NA
# 6: a c2 2010 90 10
# 7: b c2 2009 90 NA
# 8: b c2 2010 100 10
# 9: a c3 2009 90 NA
#10: a c3 2010 100 10
#11: b c3 2009 80 NA
#12: b c3 2010 99 19
使用dplyr
df %>%
filter(year!=2008)%>%
arrange(name, class, year)%>%
group_by(class, name)%>%
mutate(diff=c(NA,diff(value)))
# Source: local data frame [12 x 5]
# Groups: class, name
# name class year value diff
# 1 a c1 2009 33 NA
# 2 a c1 2010 100 67
# 3 a c2 2009 80 NA
# 4 a c2 2010 90 10
# 5 a c3 2009 90 NA
# 6 a c3 2010 100 10
# 7 b c1 2009 80 NA
# 8 b c1 2010 90 10
# 9 b c2 2009 90 NA
# 10 b c2 2010 100 10
# 11 b c3 2009 80 NA
# 12 b c3 2010 99 19
更新:
有相对差异 df %>%
filter(year!=2008)%>%
arrange(name, class, year)%>%
group_by(class, name)%>%
mutate(diff1=c(NA,diff(value)), rel_diff=round(diff1/value[row_number()-1],2))