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向tbl添加x滞后值[复制]

dplyr r

spore234 · 技术社区 · 6 年前

我有这样的藏品:

df <- tibble(value = rnorm(500))

我可以做一次延迟:

lag_df <- df %>%
  mutate(value_lag = lag(value, n = 1)) %>%   # first lag
  filter(!is.na(value_lag))    # remove NA

lag_df <- df %>%
  mutate(value_lag1 = lag(value, n = 1)) %>%   # first lag
  mutate(value_lag2 = lag(value, n = 2)) %>%   # second lag
  mutate(value_lag3 = lag(value, n = 3)) %>%   # third lag
  filter(!is.na(value_lag1))    # remove NA
  filter(!is.na(value_lag2))    # remove NA
  filter(!is.na(value_lag3))    # remove NA

1 回复 | 直到 6 年前

Ronak Shah 6 年前

dplyr 解决方案之一是为每个滞后值创建一个列 cbind NA 值与 na.omit()

library(dplyr)
cbind(df, sapply(1:10, function(x) lag(df$value, n = x))) %>%
   na.omit()

tidyverse 以我的残缺技能

library(tidyverse)
tibble(n=1:10)  %>% mutate(output = map2(list(df),n ,function(x,y){
    x %>% mutate(value = lag(value,y))
})) %>% spread(n,output) %>% unnest() %>% na.omit()

还有一个简短的版本

map2(list(df), 1:10, function(x, y) {
  x %>% mutate(value = lag(value,y))
    }) %>%
bind_cols() %>% na.omit()

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