r - R/dplyr 中各组之间的工程变更

Question

卡在 R 中的计算上。假设我有以下数据框:

Name | Date | Count
Bob | 2019-03-03 | 253
Bob | 2019-03-03 | 253
Bob | 2019-03-02 | 252
Bob | 2019-03-01 | 251
Tim | 2019-03-04 | 257
Tim | 2019-03-04 | 257
Tim | 2019-03-04 | 256
Tim | 2019-03-03 | 254

我的目标是设计一个绝对变化的专栏，如下所示:

Name | Date | Count | Change
Bob | 2019-03-03 | 253 | 0
Bob | 2019-03-03 | 253 | 1
Bob | 2019-03-02 | 252 | 1
Bob | 2019-03-01 | 251 | 0
Tim | 2019-03-04 | 257 | 0
Tim | 2019-03-04 | 257 | 1
Tim | 2019-03-04 | 256 | 2
Tim | 2019-03-03 | 254 | 0

我当然可以

df %>% group_by(Name) %>% arrange(desc(Date)) %>% arrange(desc(Count))

但在那之后，我迷路了。我会以某种方式改变(Change = Count)吗？

Answer 1

使用来自 base R 和 dplyr 的 diff 的解决方案。

library(dplyr)
library(tidyr)

df2 <- df %>%
  group_by(Name) %>%
  mutate(Change = c(-diff(Count), 0)) %>%
  ungroup()
df2
# # A tibble: 8 x 4
#   Name  Date       Count Change
#   <chr> <chr>      <int>  <dbl>
# 1 Bob   2019-03-03   253      0
# 2 Bob   2019-03-03   253      1
# 3 Bob   2019-03-02   252      1
# 4 Bob   2019-03-01   251      0
# 5 Tim   2019-03-04   257      0
# 6 Tim   2019-03-04   257      1
# 7 Tim   2019-03-04   256      2
# 8 Tim   2019-03-03   254      0

数据

df <- read.table(text = "Name|Date|Count
Bob|'2019-03-03'|253
Bob|'2019-03-03'|253
Bob|'2019-03-02'|252
Bob|'2019-03-01'|251
Tim|'2019-03-04'|257
Tim|'2019-03-04'|257
Tim|'2019-03-04'|256
Tim|'2019-03-03'|254",
                 header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE, sep = "|")