r - 如何在只有一个初始值的情况下使用滞后/领先？

Question

示例 df:

library(tidyverse)

iris <- iris[1:10,]
iris$testlag <- NA
iris[[1,"testlag"]] <- 5

   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species testlag
1           5.1         3.5          1.4         0.2  setosa       5
2           4.9         3.0          1.4         0.2  setosa      NA
3           4.7         3.2          1.3         0.2  setosa      NA
4           4.6         3.1          1.5         0.2  setosa      NA
5           5.0         3.6          1.4         0.2  setosa      NA
6           5.4         3.9          1.7         0.4  setosa      NA
7           4.6         3.4          1.4         0.3  setosa      NA
8           5.0         3.4          1.5         0.2  setosa      NA
9           4.4         2.9          1.4         0.2  setosa      NA
10          4.9         3.1          1.5         0.1  setosa      NA

在 teSTLag 列中，我对使用 dplyr::lag() 检索先前的值并添加一些列很感兴趣，例如 Petal .Length 到它。由于我只有一个初始值，每个后续计算都需要它迭代工作，所以我认为像 mutate 这样的东西会起作用。

我第一次尝试做这样的事情:

iris %>% mutate_at("testlag", ~ lag(.) + Petal.Length)

但这删除了第一个值，并且只为第二行提供了有效值，为其余行提供了 NA。凭直觉我知道它为什么要删除第一个值，但我认为 mutate 的性质将允许它对其余值起作用，所以我不知道如何解决这个问题。

当然，使用 base R 我可以这样:

for (idx in 2:nrow(iris)) {
  iris[[idx, "testlag"]] <-
    lag(iris$testlag)[idx] + iris[[idx, "Petal.Length"]]
}

但我更愿意用 tidyverse 语法来实现它。

编辑:所需的输出(来 self 的 for 循环)

   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species testlag
1           5.1         3.5          1.4         0.2  setosa     5.0
2           4.9         3.0          1.4         0.2  setosa     6.4
3           4.7         3.2          1.3         0.2  setosa     7.7
4           4.6         3.1          1.5         0.2  setosa     9.2
5           5.0         3.6          1.4         0.2  setosa    10.6
6           5.4         3.9          1.7         0.4  setosa    12.3
7           4.6         3.4          1.4         0.3  setosa    13.7
8           5.0         3.4          1.5         0.2  setosa    15.2
9           4.4         2.9          1.4         0.2  setosa    16.6
10          4.9         3.1          1.5         0.1  setosa    18.1

Answer 1

这对你有用吗？

library(tidyverse)
library("data.table")

iris <- iris[1:10,]
iris$testlag <- NA
iris[[1,"testlag"]] <- 5

iris %>% mutate (testlag = lag(first(testlag) + cumsum(Petal.Length)))

结果:

   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species testlag
1           5.1         3.5          1.4         0.2  setosa      NA
2           4.9         3.0          1.4         0.2  setosa     6.4
3           4.7         3.2          1.3         0.2  setosa     7.8
4           4.6         3.1          1.5         0.2  setosa     9.1
5           5.0         3.6          1.4         0.2  setosa    10.6
6           5.4         3.9          1.7         0.4  setosa    12.0
7           4.6         3.4          1.4         0.3  setosa    13.7
8           5.0         3.4          1.5         0.2  setosa    15.1
9           4.4         2.9          1.4         0.2  setosa    16.6
10          4.9         3.1          1.5         0.1  setosa    18.0

由于技术上当 N = 1 时没有 N-1 Petal 长度，所以我保留了 teSTLag NA 的第一个值。你真的需要它作为初始值吗？如果您需要，这将起作用:

iris %>% mutate (testlag = lag(first(testlag) + cumsum(Petal.Length), default=first(testlag)))