r - 不同组的 dplyr 滞后

Question

我正在尝试使用 dplyr 来改变包含变量的同一组滞后的列以及其他组(之一)的滞后。编辑:抱歉，在第一版中，我在最后一秒按日期重新排列，有点搞乱了顺序。

这就是我想要的结果:

这是一个最小的代码示例:

library(tidyverse)

set.seed(2)
df <-
  data.frame(
    x =  sample(seq(as.Date('2000/01/01'), as.Date('2015/01/01'), by="day"), 10),
    group = sample(c("A","B"),10,replace = T),
    value = sample(1:10,size=10)
  ) %>% arrange(x)

df <- df %>%
  group_by(group) %>%
  mutate(own_lag = lag(value))


df %>% data.frame(other_lag = c(NA,1,2,7,7,9,10,10,8,6))

非常感谢!

Answer 1

解决方案 data.table :

library(data.table)

# to create own lag: 
setDT(df)[, own_lag:=c(NA, head(value, -1)), by=group]

# to create other group lag: (the function works actually outside of data.table, in base R, see N.B. below)
df[, other_lag:=sapply(1:.N, 
                       function(ind) {
                          gp_cur <- group[ind]
                          if(any(group[1:ind]!=gp_cur)) tail(value[1:ind][group[1:ind]!=gp_cur], 1) else NA
                       })]

df
 #            x group value own_lag other_lag
 #1: 2001-12-08     B     1      NA        NA
 #2: 2002-07-09     A     2      NA         1
 #3: 2002-10-10     B     7       1         2
 #4: 2007-01-04     A     5       2         7
 #5: 2008-03-27     A     9       5         7
 #6: 2008-08-06     B    10       7         9
 #7: 2010-07-15     A     4       9        10
 #8: 2012-06-27     A     8       4        10
 #9: 2014-02-21     B     6      10         8
#10: 2014-02-24     A     3       8         6

other_lag确定的解释:这个想法是，对于每个观察，查看组值，如果有任何组值与当前组值不同，前一个组值与当前组值不同，则取最后一个值值，否则，输入 NA。

注意: other_lag 可以在不需要 data.table 的情况下创建:

df$other_lag <- with(df, sapply(1:nrow(df), 
                                function(ind) {
                                 gp_cur <- group[ind]
                                 if(any(group[1:ind]!=gp_cur)) tail(value[1:ind][group[1:ind]!=gp_cur], 1) else NA
                               }))