Question

我的数据集有大约20个列，我想为20个当前列中的每一列创建7个新列，其中包含滞后数据。

例如，我有列x，y和z。我想为xlag1，xlag2，xlag3，xlag4，xlag5，xlag6，xlag7，ylag1，ylag2等创建一个列。

我目前的尝试是在R -

中使用dplyr

aq %>% mutate(., 
          xlag1 = lag(x, 1),
          xlag2 = lag(x, 2),
          xlag3 = lag(x, 3),
          xlag4 = lag(x, 4),
          xlag5 = lag(x, 5),
          xlag6 = lag(x, 6),
          xlag7 = lag(x, 7),
          )

正如您所看到的，它将占用大量代码来覆盖所有20列。有更有效的方法吗？如果可能的话，在dplyr和R中，因为我对包最熟悉。

Answer 1

我们可以使用data.table。 data.table中的shift可以采用'n'序列。

library(data.table)
setDT(aq)[, paste0('xlag', 1:7) := shift(x, 1:7)]

如果有多列，

setDT(aq)[, paste0(rep(c("xlag", "ylag"), each = 7), 1:7) := 
                 c(shift(x, 1:7), shift(y, 1:7))]

如果我们有很多列，请指定.SDcols中的列并循环浏览数据集，获取shift，unlist并分配给新列

setDT(aq)[, paste0(rep(c("xlag", "ylag"), each = 7), 1:7) := 
   unlist(lapply(.SD, shift, n = 1:7), recursive = FALSE) , .SDcols = x:y]

我们还可以使用shift

中的dplyr

library(dplyr)
aq %>% 
    do(setNames(data.frame(., shift(.$x, 1:7)), c(names(aq), paste0('xlag', 1:7))))

和多列

aq %>%
  do(setNames(data.frame(., shift(.$x, 1:7), shift(.$y, 1:7)), 
         c(names(aq), paste0(rep(c("xlag", "ylag"), each = 7), 1:7) )))

数据

aq <- data.frame(x = 1:20, y  = 21:40)

使用来自所有当前变量的滞后数据创建新变量

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数据