Question

以下是我的问题的一个简单示例：

> df <- data.frame(ID=1:10,Score=4*10:1)
> df
       ID Score
    1   1    40
    2   2    36
    3   3    32
    4   4    28
    5   5    24
    6   6    20
    7   7    16
    8   8    12
    9   9     8
    10 10     4
    > diff(df)

Error in r[i1] - r[-length(r):-(length(r) - lag + 1L)] : 
  non-numeric argument to binary operator

有谁能告诉我为什么会出现这个错误？

Answer 1

diff需要矩阵或向量而不是数据帧。尝试

data.frame(diff(as.matrix(df)))

Answer 2

也许你正在寻找这样的东西：

> tail(df, -1) - head(df, -1)
   ID Score
2   1    -4
3   1    -4
4   1    -4
5   1    -4
6   1    -4
7   1    -4
8   1    -4
9   1    -4
10  1    -4

如果尺寸相同，您可以将两个data.frame减去或相加。所以，我们在这里做的是减去缺少第一行（data.frame）的一个tail(df, -1)和一个缺少最后一行（head(df, -1)）并减去它们的一个{/ 1}。

Answer 3

使用dplyr的另一个选项是使用mutate_each遍历所有列，获取列（.）与列的lag之间的差异（ .）并使用na.omit()

删除顶部的NA元素

library(dplyr)
df %>%
    mutate_each(funs(. - lag(.))) %>%
    na.omit()

编辑：

而不是mutate_each（已弃用 - 如@PatrickT所述）使用mutate_all

df %>%
    mutate_all(funs(. - lag(.))) %>%
    na.omit()

或来自shift的{{1}}。转换＆＃39; data.frame＆＃39;到＆＃39; data.table＆＃39; （data.table），遍历列（setDT(df)）lapply(.SD, .. x ) and get the difference between the column (滞后) and the班次(滞后by default gives the类型= ＆＃34;延迟＆＃34;`）。删除第一个观察，即NA元素。

as

Answer 4

因为df适用于矢量或矩阵。您可以使用apply来跨列应用函数，如下所示：

 apply( df , 2 , diff )
   ID Score
2   1    -4
3   1    -4
4   1    -4
5   1    -4
6   1    -4
7   1    -4
8   1    -4
9   1    -4
10  1    -4

您似乎不太可能想要计算顺序ID的差异，因此您可以选择将其应用于所有列，除了之外的第一个如此：

apply( df[-1] , 2 , diff )

或者你可以使用data.table（不是它在这里添加任何东西我真的想开始使用它！），我再次假设你不想将diff应用于ID柱：

DT <- data.table(df)
DT[ , list(ID,Score,Diff=diff(Score))  ]
    ID Score Diff
 1:  1    40   -4
 2:  2    36   -4
 3:  3    32   -4
 4:  4    28   -4
 5:  5    24   -4
 6:  6    20   -4
 7:  7    16   -4
 8:  8    12   -4
 9:  9     8   -4
10: 10     4   -4

感谢@AnandaMahto提供了一种替代语法，可以更灵活地选择运行它的列：

DT[, lapply(.SD, diff), .SDcols = 1:2]

此处.SDcols = 1:2表示您要将diff功能应用于第1列和第2列。如果您有20列且不想将其应用于ID，则可以使用.SDcols=2:20举个例子。

Answer 5

我想展示一种替代方式来做这种事情，即使我经常感觉不喜欢这样做：使用sql。

sqldf(paste("SELECT a.ID,a.Score"
            ,"      , a.Score - (SELECT b.Score"
            ,"                   FROM df b"
            ,"                   WHERE b.ID < a.ID"
            ,"                   ORDER BY b.ID DESC"
            ,"                   ) diff"
            ," FROM df a"
            )
      )

代码似乎很复杂，但它没有，它有一些优势，你可以在结果中看到：

    ID Score diff
 1   1    40 <NA>
 2   2    36 -4.0
 3   3    32 -4.0
 4   4    28 -4.0
 5   5    24 -4.0
 6   6    20 -4.0
 7   7    16 -4.0
 8   8    12 -4.0
 9   9     8 -4.0
 10 10     4 -4.0

一个优点是你使用原始数据帧（不转换成其他类），你得到一个数据框（把它放在res＆lt; - ....）。另一个优点是你仍然拥有所有行。第三个优点是您可以轻松地考虑分组因素。例如：

df2 <- data.frame(ID=1:10,grp=rep(c("v","w"), each=5),Score=4*10:1)

sqldf(paste("SELECT a.ID,a.grp,a.Score"
            ,"      , a.Score - (SELECT b.Score"
            ,"                   FROM df2 b"
            ,"                   WHERE b.ID < a.ID"
            ,"                         AND a.grp = b.grp"
            ,"                   ORDER BY b.ID DESC"
            ,"                   ) diff"
     ," FROM df2 a"
     )
)


   ID grp Score diff
1   1   v    40 <NA>
2   2   v    36 -4.0
3   3   v    32 -4.0
4   4   v    28 -4.0
5   5   v    24 -4.0
6   6   w    20 <NA>
7   7   w    16 -4.0
8   8   w    12 -4.0
9   9   w     8 -4.0
10 10   w     4 -4.0

Answer 6

几年后添加此内容以获得完整性 - 您可以使用简单的[.data.frame子设置来实现此目的

df[-1, ] - df[-nrow(df), ]
#    ID Score
# 2   1    -4
# 3   1    -4
# 4   1    -4
# 5   1    -4
# 6   1    -4
# 7   1    -4
# 8   1    -4
# 9   1    -4
# 10  1    -4

Answer 7

我个人的简单方法是使用 pivot_wider 创建另一列，然后您可以使用汇总来减去差异：D

全部来自 dyplr 包

Answer 8

看看这个答案： Compute difference between rows in R and setting in zero first difference

我认为这是最简单的方式。

df <- data.frame(ID=1:8, x2=8:1, x3=11:18, x4=c(2,4,10,0,1,1,9,12))
df$vardiff <- c(0, diff(df$x4))
df

R如何计算数据帧中行之间的差异

8 个答案: