如何滞后data.frame？

问题描述：

在Python中，这是很容易做到这一点，利用shift()功能（例如：df.shift(1)）

但是，我找不到任何一个易于和简单的方法在大熊猫shift()在R.

我该怎么做？

> x = data.frame(a=c(1,2,3),b=c(4,5,6)) 
> x 
    a b 
1 1 4 
2 2 5 
3 3 6

我要的是，

> lag(x,1) 
> 
    a b 
1 NA NA 
2 1 4 
3 2 5

什么好主意？

答

library(dplyr) 
x %>% mutate_all(lag) 

    a b 
1 NA NA 
2 1 4 
3 2 5

你真的需要''上lag' funs'？ – PoGibas

不，你说得很对。我会解决这个问题。 – Lyngbakr

如果OP是R的新手，可能会更容易理解：'dplyr :: mutate_all（x，lag）' – PoGibas

答

在

基础R相当简单：

rbind(NA, head(x, -1)) 
    a b 
1 NA NA 
2 1 4 
3 2 5

head与作为第一个参数的NA增加一排-1滴最终行和rbind与NA。

您还可以使用行索引[，这样

x[c(NA, 1:(nrow(x)-1)),] 
    a b 
NA NA NA 
1 1 4 
2 2 5

这留下的NA在第一个变量的行名称，以“修好”这一点，你可以剥除data.frame类，然后将其重新分配：

data.frame(unclass(x[c(NA, 1:(nrow(x)-1)),])) 
    a b 
1 NA NA 
2 1 4 
3 2 5

在这里，你可以使用rep产生期望的滞后

data.frame(unclass(x[c(rep(NA, 2), 1:(nrow(x)-2)),])) 
    a b 
1 NA NA 
2 NA NA 
3 1 4

，甚至把这个变成一个功能

myLag <- function(dat, lag) data.frame(unclass(dat[c(rep(NA, lag), 1:(nrow(dat)-lag)),]))

试试看

myLag(x, 2) 
    a b 
1 NA NA 
2 NA NA 
3 1 4

非常感谢您的好评 –