r - 季度同比增长率

Question

我一直在尝试计算从第一季度到下一年第一季度的增长率。
在 excel 中，公式看起来像这样 ((B6-B2)/B2)*100。

在 R 中完成此任务的最佳方法是什么？我知道如何获得不同时期的差异，但无法以 4 个时期的差异来完成。

这是代码:

date <- c("2000-01-01","2000-04-01", "2000-07-01",
          "2000-10-01","2001-01-01","2001-04-01",
          "2001-07-01","2001-10-01","2002-01-01",
          "2002-04-01","2002-07-01","2002-10-01")
value <- c(1592,1825,1769,1909,2022,2287,2169,2366,2001,2087,2099,2258)
df <- data.frame(date,value)

这将产生这个数据框:

    date       value
1   2000-01-01  1592
2   2000-04-01  1825
3   2000-07-01  1769
4   2000-10-01  1909
5   2001-01-01  2022
6   2001-04-01  2287
7   2001-07-01  2169
8   2001-10-01  2366
9   2002-01-01  2001
10  2002-04-01  2087
11  2002-07-01  2099
12  2002-10-01  2258

Answer 1

这是使用 dplyr 的选项包裹:

# Convert date column to date format
df$date = as.POSIXct(df$date)

library(dplyr)  
library(lubridate)

在下面的代码中，我们首先按月分组，这允许我们分别对每个季度进行操作。 arrange函数只是确保每个季度的数据按日期排序。然后我们添加 yearOverYear列使用 mutate它计算每个季度的当前年度与上一年的比率。

df = df %>% group_by(month=month(date)) %>%
  arrange(date) %>%
  mutate(yearOverYear=value/lag(value,1))

         date value month yearOverYear
1  2000-01-01  1592     1           NA
2  2001-01-01  2022     1    1.2701005
3  2002-01-01  2001     1    0.9896142
4  2000-04-01  1825     4           NA
5  2001-04-01  2287     4    1.2531507
6  2002-04-01  2087     4    0.9125492
7  2000-07-01  1769     7           NA
8  2001-07-01  2169     7    1.2261164
9  2002-07-01  2099     7    0.9677271
10 2000-10-01  1909    10           NA
11 2001-10-01  2366    10    1.2393924
12 2002-10-01  2258    10    0.9543533  

如果您希望在添加同比值后按总体日期顺序恢复数据框:

df = df %>% group_by(month=month(date)) %>%
  arrange(date) %>%
  mutate(yearOverYear=value/lag(value,1)) %>%
  ungroup() %>% arrange(date)

或使用 data.table

library(data.table) # v1.9.5+
setDT(df)[, .(date, yoy = (value-shift(value))/shift(value)*100), 
            by = month(date)
        ][order(date)]