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r - R 向量/数据帧中的基本滞后

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-02 09:51:18 24 4
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很可能会暴露我是 R 的新手,但在 SPSS 中,运行滞后很容易。显然这是用户错误,但我缺少什么?

x <- sample(c(1:9), 10, replace = T)
y <- lag(x, 1)
ds <- cbind(x, y)
ds

结果是:
      x y
[1,] 4 4
[2,] 6 6
[3,] 3 3
[4,] 4 4
[5,] 3 3
[6,] 5 5
[7,] 8 8
[8,] 9 9
[9,] 3 3
[10,] 7 7

我想我会看到:
     x y
[1,] 4
[2,] 6 4
[3,] 3 6
[4,] 4 3
[5,] 3 4
[6,] 5 3
[7,] 8 5
[8,] 9 8
[9,] 3 9
[10,] 7 3

任何指导将不胜感激。

最佳答案

解决这个问题的另一种方法是使用 zoo 包,它有一个滞后方法,可以用 NA 填充结果:

require(zoo)
> set.seed(123)
> x <- zoo(sample(c(1:9), 10, replace = T))
> y <- lag(x, -1, na.pad = TRUE)
> cbind(x, y)
x y
1 3 NA
2 8 3
3 4 8
4 8 4
5 9 8
6 1 9
7 5 1
8 9 5
9 5 9
10 5 5

结果是一个多变量动物园对象(这是一个增强矩阵),但很容易通过以下方式转换为 data.frame
> data.frame(cbind(x, y))

关于r - R 向量/数据帧中的基本滞后,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/3558988/

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