我的学士论文中有数据集。 这只是数据集的一个简短版本（在这里发布它仍然太多了，抱歉）， 但是情况是，我必须列出每年的“return12”，第9年的“return12”，第8年的“SROE”值，第9年的SROE返回12年10，等等。 公司ID位于第二列，必须与SROE和Return12相匹配，因此公司不会混淆。
我尝试过一些不同的功能，但它并没有解决我的问题。
我已经尝试过这段代码，但它不能像我想要的那样工作。
year.order2<-ret12[order(ret12$year, ret12$SROE, ret12$Return12, na.last = T, decreasing = T),]
yeartest <- transform(year.order2, Return12 = c(NA, Return12[-nrow(year.order2)]))
id year SROE Return12 OSEBXr12
1814 166 15 21.06345172 -0.160281717 -0.059150
582 53 15 13.32248824 0.101805502 -0.059150
868 79 15 9.45765120 0.916125271 -0.059150
395 36 15 8.91144364 -0.046316276 -0.059150
318 29 15 6.87606276 -0.177370031 -0.059150
1286 118 15 6.75801735 1.069037413 -0.059150
329 30 15 6.44705341 0.398571429 -0.059150
1319 121 15 6.40374891 0.617598303 -0.059150
956 88 15 6.38674853 1.382978723 -0.059150
373 34 15 6.24516436 -0.057201646 -0.059150
1154 106 15 5.94762885 0.289787481 -0.059150
626 57 15 5.13702836 0.110565500 -0.059150
1539 141 15 5.06195259 -0.235493373 -0.059150
1704 156 15 4.96444477 0.381119862 -0.059150
967 89 15 4.49788681 -0.168720150 -0.059150
1451 133 15 4.16517045 0.291875733 -0.059150
1803 165 15 3.84209438 0.258043950 -0.059150
197 18 15 3.79648512 -0.111447964 -0.059150
1528 140 15 3.55027135 0.426369168 -0.059150
1737 159 15 3.43669721 0.413409961 -0.059150
241 22 15 3.12265152 -0.677819083 -0.059150
54 5 15 2.99865083 0.594527262 -0.059150
1660 152 15 2.98208332 -0.116092772 -0.059150
1693 155 15 2.72894105 0.315186197 -0.059150
1055 97 15 2.59080259 -0.288888889 -0.059150
1011 93 15 2.52560311 -0.245794393 -0.059150
989 91 15 2.37809304 0.006064505 -0.059150
450 41 15 2.34690356 0.012987013 -0.059150
1770 162 15 2.32962182 -0.223670187 -0.059150
802 73 15 2.28667081 0.120406075 -0.059150
1462 134 15 2.24283341 -0.028824886 -0.059150
549 50 15 2.15182069 -0.468315301 -0.059150
285 26 15 2.08732229 -0.271859964 -0.059150
10 1 15 1.97156443 0.482100054 -0.059150
340 31 15 1.93518075 0.899027442 -0.059150
1176 108 15 1.92194207 -0.139118199 -0.059150
1066 98 15 1.84783091 0.389512481 -0.059150
1748 160 15 1.83224060 -0.043163852 -0.059150
1781 163 15 1.80810900 -0.130968785 -0.059150
1407 129 15 1.76854453 0.548725101 -0.059150
208 19 15 1.71286374 0.280728627 -0.059150
824 75 15 1.60228776 0.279648956 -0.059150
1132 104 15 1.55899607 0.768918919 -0.059150
703 64 15 1.53559636 -0.772245890 -0.059150
43 4 15 1.53499544 0.692307692 -0.059150
1352 124 15 1.51347913 -0.537500000 -0.059150
1198 110 15 1.49695624 0.277698086 -0.059150
120 11 15 1.44169619 1.032124757 -0.059150
1550 142 15 1.43922411 -0.075267137 -0.059150
406 37 15 1.43645465 -0.661764706 -0.059150
263 24 15 1.40896986 -0.440000000 -0.059150
1297 119 15 1.39968959 0.005263158 -0.059150
1363 125 15 1.37839665 -0.206253758 -0.059150
857 78 15 1.36001779 0.223417484 -0.059150
109 10 15 1.32579947 -0.289615397 -0.059150
186 17 15 1.31100145 0.184308881 -0.059150
912 84 15 1.30878950 -0.259685157 -0.059150
472 43 15 1.30834391 -0.153648794 -0.059150
659 60 15 1.30399083 0.112676367 -0.059150
1671 153 15 1.29325084 -0.270092033 -0.059150
1825 167 15 1.23598258 0.128611436 -0.059150
1594 146 15 1.22400548 0.497863248 -0.059150
758 69 15 1.21047789 0.287523953 -0.059150
1440 132 15 1.20156226 0.011987913 -0.059150
835 76 15 1.18580289 0.840000000 -0.059150
846 77 15 1.17520829 -0.459869848 -0.059150
1682 154 15 1.16911115 -0.532894737 -0.059150
615 56 15 1.16624567 0.047679182 -0.059150
1506 138 15 1.16262451 -0.587982833 -0.059150
813 74 15 1.15630435 -0.142465321 -0.059150
560 51 15 1.14421086 -0.342842083 -0.059150
681 62 15 1.14286094 0.086538462 -0.059150
1616 148 15 1.13999073 0.680258790 -0.059150
1077 99 15 1.11327454 -0.136842105 -0.059150
142 13 15 1.10908331 -0.143200645 -0.059150
274 25 15 1.09553083 -0.313725490 -0.059150
1330 122 15 1.04979784 0.033805889 -0.059150
362 33 15 1.04725763 -0.132558140 -0.059150
1209 111 15 1.02722876 -0.548148148 -0.059150
692 63 15 1.02647920 0.725768322 -0.059150
175 16 15 0.99187168 -0.396054628 -0.059150
1429 131 15 0.98206425 0.233683616 -0.059150
1605 147 15 0.97786358 -0.213469388 -0.059150
890 82 15 0.97771373 -0.653846154 -0.059150
1231 113 15 0.97322215 -0.511597374 -0.059150
780 71 15 0.95005051 1.476789384 -0.059150
1165 107 15 0.94223541 -0.295668550 -0.059150
1033 95 15 0.93440462 -0.353345780 -0.059150
1572 144 15 0.93264693 -0.029200673 -0.059150
1374 126 15 0.92729234 -0.635913313 -0.059150
1495 137 15 0.91475915 0.399845573 -0.059150
648 59 15 0.86536731 -0.742239807 -0.059150
1044 96 15 0.86369475 -0.691011236 -0.059150
1792 164 15 0.86246004 -0.429643121 -0.059150
714 65 15 0.85465118 -0.725639927 -0.059150
1484 136 15 0.84167952 -0.067357513 -0.059150
604 55 15 0.82344486 0.050573980 -0.059150
593 54 15 0.81699442 -0.054545455 -0.059150
527 48 15 0.81574188 -0.541223969 -0.059150
1308 120 15 0.78682497 0.090975610 -0.059150
164 15 15 0.75097824 0.113962960 -0.059150
1121 103 15 0.73844731 2.831560758 -0.059150
1649 151 15 0.72396064 -0.835227273 -0.059150
571 52 15 0.71393614 -0.670806343 -0.059150
153 14 15 0.71010885 0.199908967 -0.059150
637 58 15 0.70854122 -0.896969697 -0.059150
945 87 15 0.70774797 1.402923537 -0.059150
1473 135 15 0.70710688 -0.828676471 -0.059150
1110 102 15 0.69097013 -0.168269231 -0.059150
1396 128 15 0.68369318 0.250000000 -0.059150
1253 115 15 0.67988410 -0.365682093 -0.059150
1759 161 15 0.67049105 -0.367088608 -0.059150
65 6 15 0.66389168 -0.540526316 -0.059150
219 20 15 0.64685798 -0.721890547 -0.059150
252 23 15 0.62984681 -0.463291139 -0.059150
1726 158 15 0.61402854 -0.436956522 -0.059150
1418 130 15 -0.79965248 -0.478260870 -0.059150
1549 142 14 23.11684369 -0.178885860 0.112869
317 29 14 20.23086241 0.644505325 0.112869
1318 121 14 8.58091313 1.007734881 0.112869
988 91 14 7.90873362 -0.269991974 0.112869
867 79 14 6.44919884 0.275177305 0.112869
328 30 14 6.40544835 -0.059629331 0.112869
1175 108 14 6.32482120 0.540399113 0.112869
1351 124 14 5.50407132 0.000000000 0.112869
1538 141 14 5.46883066 -0.179431025 0.112869
581 53 14 5.14092813 0.250627538 0.112869
1527 140 14 4.68597924 -0.071334648 0.112869
790 72 14 4.27448237 0.044596913 0.112869
240 22 14 3.72618752 -0.489240506 0.112869
1307 120 14 3.65873267 -0.125047671 0.112869
1505 138 14 3.62463735 -0.107279693 0.112869
9 1 14 3.60998039 0.042533569 0.112869
1285 118 14 3.59967078 -0.431940200 0.112869
196 18 14 3.56824369 0.612544044 0.112869
1692 155 14 3.37111155 0.194139194 0.112869
339 31 14 3.07045337 0.698513384 0.112869
1747 160 14 3.00051614 0.290793547 0.112869
1670 153 14 2.99930554 0.157513854 0.112869
801 73 14 2.98911215 0.056882806 0.112869
1593 146 14 2.97564257 -0.372822300 0.112869
1659 152 14 2.87893104 0.340008624 0.112869
1373 126 14 2.65668093 -0.350949463 0.112869
1197 110 14 2.61785580 0.233531310 0.112869
1703 156 14 2.60464237 0.181673156 0.112869
1769 162 14 2.57249329 -0.213467753 0.112869
53 5 14 2.43112019 0.332925097 0.112869
1131 104 14 2.42196540 0.075172554 0.112869
1736 159 14 2.39665786 0.767601043 0.112869
636 58 14 2.31838774 -0.550000000 0.112869
284 26 14 2.17325240 -0.390076974 0.112869
262 24 14 2.15494774 -0.393939394 0.112869
1516 139 14 2.12650027 -0.437762869 0.112869
1010 93 14 2.00163574 0.789297659 0.112869
372 34 14 1.95460996 0.435506242 0.112869
548 50 14 1.95355193 -0.680153093 0.112869
1076 99 14 1.91838973 0.490926925 0.112869
1450 133 14 1.82737021 0.193544383 0.112869
460 42 14 1.78104084 -0.418705036 0.112869
1153 106 14 1.77902235 0.399846259 0.112869
1813 166 14 1.77211578 0.612540666 0.112869
185 17 14 1.76411747 0.363361388 0.112869
680 62 14 1.72407748 -0.460580913 0.112869
691 63 14 1.71478535 -0.364864865 0.112869
1494 137 14 1.69161571 0.106408757 0.112869
614 56 14 1.65779152 0.084792900 0.112869
1780 163 14 1.62571349 -0.230977814 0.112869
702 64 14 1.62480728 -0.512077295 0.112869
1208 111 14 1.59762131 -0.560260586 0.112869
592 54 14 1.59175502 -0.316087737 0.112869
735 67 14 1.44799035 -0.155844156 0.112869
273 25 14 1.43157370 0.280334728 0.112869
1406 129 14 1.42599186 0.694259743 0.112869
559 51 14 1.41919468 -0.374564480 0.112869
42 4 14 1.40889942 0.090621089 0.112869
97 9 14 1.40809834 -0.439447147 0.112869
207 19 14 1.40806506 0.306086405 0.112869
394 36 14 1.39957200 0.086343404 0.112869
405 37 14 1.39021190 -0.165848871 0.112869
526 48 14 1.35374016 -0.713503901 0.112869
163 15 14 1.34048347 -0.411522634 0.112869
1571 144 14 1.32108835 -0.082097870 0.112869
1725 158 14 1.31531715 -0.252032520 0.112869
625 57 14 1.31394786 0.171449830 0.112869
658 60 14 1.31200671 -0.240147697 0.112869
1054 97 14 1.31136914 -0.566265060 0.112869
1461 134 14 1.26710097 -0.410000000 0.112869
1065 98 14 1.26289838 0.747161593 0.112869
1758 161 14 1.26275618 0.519879889 0.112869
1164 107 14 1.23857503 0.234883721 0.112869
449 41 14 1.23381575 0.247141768 0.112869
823 75 14 1.23084920 0.505203218 0.112869
1043 96 14 1.19762524 0.311233886 0.112869
779 71 14 1.19489416 -0.061111111 0.112869
75 7 14 1.18112630 -0.057826087 0.112869
856 78 14 1.11758807 0.568019472 0.112869
416 38 14 1.10565310 -0.661290323 0.112869
944 87 14 1.08837331 1.441337890 0.112869
1296 119 14 1.03762698 0.478599222 0.112869
812 74 14 0.98145205 -0.151996606 0.112869
1604 147 14 0.97324462 -0.218089603 0.112869
570 52 14 0.91405742 -0.240557389 0.112869
966 89 14 0.90857225 0.015850587 0.112869
834 76 14 0.90626954 0.351351351 0.112869
603 55 14 0.90553614 0.120000000 0.112869
1681 154 14 0.90081211 0.032258065 0.112869
218 20 14 0.87615674 -0.359872611 0.112869
1483 136 14 0.87269220 -0.077086255 0.112869
1362 125 14 0.85469080 -0.389500734 0.112869
119 11 14 0.83707515 0.777252896 0.112869
911 84 14 0.82895276 -0.295532646 0.112869
1648 151 14 0.82599899 -0.200000000 0.112869
1252 115 14 0.82477468 -0.329849570 0.112869
1472 135 14 0.82033134 2.177570093 0.112869
1230 113 14 0.81397746 -0.556864986 0.112869
889 82 14 0.81389255 -0.428571429 0.112869
1439 132 14 0.77224072 0.378296306 0.112869
427 39 14 0.74909867 -0.315168827 0.112869
757 69 14 0.72448797 0.024644523 0.112869
152 14 14 0.70740409 -0.442857143 0.112869
1395 128 14 0.68401333 -0.118942731 0.112869
1186 109 14 0.66692557 0.205473743 0.112869
669 61 14 0.66651108 -0.411764706 0.112869
316 29 13 27.67796398 0.475557461 0.150159
1493 137 13 13.56200755 0.045216461 0.150159
1746 160 13 10.99968277 0.051940109 0.150159
1768 162 13 7.53413090 0.213153491 0.150159
239 22 13 6.95310312 0.046357616 0.150159
327 30 13 6.34254755 0.296625222 0.150159
1372 126 13 5.45573520 0.332028548 0.150159
1537 141 13 4.60641610 0.489180155 0.150159
789 72 13 4.34881818 2.761290323 0.150159
558 51 13 4.08086211 -0.043070363 0.150159
1306 120 13 4.07077399 0.099983769 0.150159
547 50 13 4.03234457 -0.061875401 0.150159
1702 156 13 3.95355025 0.181487296 0.150159
1548 142 13 3.89783966 -0.137992832 0.150159
8 1 13 3.80333107 0.220912940 0.150159
1174 108 13 3.77325183 0.147305733 0.150159
800 73 13 3.70624126 0.011274207 0.150159
1669 153 13 3.61855059 -0.172420877 0.150159
987 91 13 3.39669062 0.741665461 0.150159
690 63 13 3.39536421 4.414634146 0.150159
1735 159 13 3.19989358 0.082035101 0.150159
1185 109 13 2.84971719 1.499371647 0.150159
580 53 13 2.75702524 0.503066618 0.150159
1042 96 13 2.70983419 0.378172589 0.150159
1658 152 13 2.70327736 0.131344886 0.150159
195 18 13 2.69289531 0.042694820 0.150159
283 26 13 2.66181946 -0.081758086 0.150159
866 79 13 2.51063140 0.072275199 0.150159
1779 163 13 2.44508433 0.179777004 0.150159
613 56 13 2.43963461 0.013710104 0.150159
52 5 13 2.35899802 0.332536076 0.150159
1075 99 13 2.16278220 0.224624625 0.150159
1570 144 13 2.06554782 0.074010846 0.150159
525 48 13 2.03023407 -0.038518650 0.150159
1504 138 13 1.98459096 0.167515938 0.150159
1812 166 13 1.91311640 -0.066946965 0.150159
151 14 13 1.90382668 0.093750000 0.150159
338 31 13 1.84584193 0.091777983 0.150159
591 54 13 1.80853387 0.203619909 0.150159
272 25 13 1.78598713 1.728310502 0.150159
184 17 13 1.76112921 0.009867010 0.150159
1009 93 13 1.74752529 0.980132450 0.150159
1691 155 13 1.67190657 -0.197058824 0.150159
118 11 13 1.65524659 0.278160919 0.150159
437 40 13 1.61806035 0.014064277 0.150159
811 74 13 1.58880643 -0.153717037 0.150159
63 6 13 1.58381410 -0.165931982 0.150159
448 41 13 1.58348698 -0.090444673 0.150159
1592 146 13 1.57872558 0.332024277 0.150159
1724 158 13 1.55216473 -0.247964202 0.150159
1284 118 13 1.52735674 11.877689760 0.150159
1251 115 13 1.48634481 -0.318053446 0.150159
1130 104 13 1.46625297 2.543506189 0.150159
404 37 13 1.46229134 1.193756728 0.150159
1361 125 13 1.42651972 1.569811321 0.150159
1086 100 13 1.38033411 -0.930241731 0.150159
668 61 13 1.37085612 0.422074816 0.150159
569 52 13 1.34391491 0.158614113 0.150159
1438 132 13 1.34255306 0.693896980 0.150159
1317 121 13 1.34071609 0.732839506 0.150159
96 9 13 1.33847231 -0.259324009 0.150159
1614 148 13 1.31243851 0.120572362 0.150159
1603 147 13 1.30535127 0.085560151 0.150159
1229 113 13 1.25070855 -0.050632911 0.150159
1053 97 13 1.23077193 -0.135416667 0.150159
855 78 13 1.23018452 0.366298881 0.150159
217 20 13 1.22733648 -0.071005917 0.150159
1328 122 13 1.21687585 -0.146341463 0.150159
459 42 13 1.21666304 -0.379464286 0.150159
1163 107 13 1.21262434 0.137566138 0.150159
965 89 13 1.18173008 0.858823529 0.150159
206 19 13 1.16441222 0.208124942 0.150159
943 87 13 1.14644451 -0.767595508 0.150159
679 62 13 1.14255503 0.532591415 0.150159
1757 161 13 1.13108091 -0.477468616 0.150159
1647 151 13 1.12639353 1.244897959 0.150159
701 64 13 1.11588786 -0.577551020 0.150159
778 71 13 1.10966802 -0.090909091 0.150159
371 34 13 1.06990074 0.665256076 0.150159
1295 119 13 1.02445843 -0.284122563 0.150159
734 67 13 1.00937090 -0.478555305 0.150159
1449 133 13 0.99690576 -0.016393442 0.150159
261 24 13 0.99320149 -0.423580786 0.150159
1196 110 13 0.95969164 0.062824513 0.150159
1482 136 13 0.95074932 0.033018868 0.150159
822 75 13 0.92045109 0.259812898 0.150159
1526 140 13 0.91234577 0.362339810 0.150159
1207 111 13 0.90909480 0.100358423 0.150159
1405 129 13 0.90775970 0.475961538 0.150159
657 60 13 0.90306208 3.213508197 0.150159
602 55 13 0.86449560 0.999999999 0.150159
183 17 12 12.19940204 0.008113526 0.172201
1492 137 12 9.88702902 0.092625661 0.172201
194 18 12 8.51621898 0.228817367 0.172201
546 50 12 6.80902674 0.305842246 0.172201
1536 141 12 5.96245535 0.167890067 0.172201
326 30 12 5.95646725 -0.018736383 0.172201
1811 166 12 5.81124269 0.268209538 0.172201
1371 126 12 5.51770644 0.189542484 0.172201
392 36 12 4.50167386 0.269362552 0.172201
447 41 12 4.21790966 -0.091686379 0.172201
216 20 12 4.15954590 -0.417241379 0.172201
557 51 12 4.15186011 0.208791209 0.172201
799 73 12 3.65748981 0.149911331 0.172201
1547 142 12 3.38614688 0.861518705 0.172201
1569 144 12 3.14547059 0.034114646 0.172201
1503 138 12 3.08482928 0.108910891 0.172201
1173 108 12 2.98874897 0.144519795 0.172201
524 48 12 2.96726211 -0.106050749 0.172201
1668 153 12 2.82006942 0.445982767 0.172201
568 52 12 2.78044947 0.252641825 0.172201
1646 151 12 2.73729474 0.447373101 0.172201
1305 120 12 2.66133730 0.095990358 0.172201
51 5 12 2.62860138 0.453081557 0.172201
62 6 12 2.58973221 0.733007177 0.172201
1734 159 12 2.54991113 0.148192719 0.172201
986 91 12 2.50720858 -0.142857143 0.172201
1591 146 12 2.48325687 -0.034137931 0.172201
1745 160 12 2.47639237 -0.089179887 0.172201
612 56 12 2.46973545 0.172545127 0.172201
1657 152 12 2.45588097 0.324941037 0.172201
238 22 12 2.45041065 -0.460714286 0.172201
1008 93 12 2.38060628 -0.174863388 0.172201
304 28 12 2.38003456 0.366390417 0.172201
689 63 12 2.35868026 -0.250000000 0.172201
282 26 12 2.21960529 0.154440154 0.172201
579 53 12 2.20123380 0.352456021 0.172201
865 79 12 2.13139273 0.154602047 0.172201
40 4 12 2.08207931 -0.016197073 0.172201
964 89 12 2.07859137 0.053780182 0.172201
1767 162 12 1.97715726 0.626024053 0.172201
1294 119 12 1.85382604 -0.028205128 0.172201
1283 118 12 1.83548975 1.479564033 0.172201
656 60 12 1.79853322 0.837349397 0.172201
271 25 12 1.76021383 -0.354611726 0.172201
590 54 12 1.69943635 -0.059671471 0.172201
1701 156 12 1.68628544 0.106797253 0.172201
1690 155 12 1.65291529 -0.096632588 0.172201
7 1 12 1.65211344 0.140809487 0.172201
1074 99 12 1.64881940 1.134615385 0.172201
1327 122 12 1.57204072 -0.132275132 0.172201
1261 116 12 1.56805209 -0.303030303 0.172201
1041 96 12 1.54257211 -0.428985507 0.172201
667 61 12 1.51717722 -0.136690647 0.172201
810 74 12 1.50738969 0.341888698 0.172201
95 9 12 1.50651922 -0.041340782 0.172201
1778 163 12 1.48473960 0.302116311 0.172201
161 15 12 1.43426560 0.150862069 0.172201
700 64 12 1.43398480 -0.579232099 0.172201
1360 125 12 1.40030030 -0.735612579 0.172201
1184 109 12 1.32326647 0.180575205 0.172201
1316 121 12 1.30587844 0.250000000 0.172201
920 85 12 1.28268472 0.102362205 0.172201
1228 113 12 1.26764800 -0.159574468 0.172201
1712 157 12 1.23739802 0.329823748 0.172201
403 37 12 1.23470156 0.140577041 0.172201
205 19 12 1.22583617 0.270007622 0.172201
1756 161 12 1.22561713 -0.900392157 0.172201
150 14 12 1.12110726 0.015873016 0.172201
117 11 12 1.08773604 0.087500000 0.172201
1679 154 12 1.01730540 0.273743017 0.172201
1085 100 12 0.99614726 -0.166723569 0.172201
733 67 12 0.97046135 -0.439240506 0.172201
755 69 12 0.95406148 -0.279629630 0.172201
821 75 12 0.92934814 0.729949635 0.172201
854 78 12 0.92924014 0.717964824 0.172201
942 87 12 0.92652589 -0.818032787 0.172201
1129 104 12 0.91253834 0.007936508 0.172201
1602 147 12 0.90914950 0.281739130 0.172201
1404 129 12 0.90468701 0.625000000 0.172201
1030 95 12 0.89828972 -0.130977229 0.172201
73 7 12 0.88164808 0.494091309 0.172201
1107 102 12 0.87885010 0.020431646 0.172201
1437 132 12 0.87071649 0.336884800 0.172201
1052 97 12 0.86737375 -0.587002557 0.172201
777 71 12 0.83710890 0.119688299 0.172201
348 32 12 0.82375721 -0.643449133 0.172201
458 42 12 0.81877908 -0.321212121 0.172201
337 31 12 0.81128328 -0.149206441 0.172201
1063 98 12 0.79934806 1.473684210 0.172201
678 62 12 0.79695044 -0.140710383 0.172201
249 23 12 0.79493117 0.318363273 0.172201
1723 158 12 0.78859160 0.429162228 0.172201
370 34 12 0.78024017 0.066666667 0.172201
436 40 12 0.77619489 0.129891304 0.172201
601 55 12 0.77193287 1.220248668 0.172201
139 13 12 -3.32258505 1.585585585 0.172201
578 53 11 45.76543378 0.228037564 -0.076420
182 17 11 11.61880543 0.092649764 -0.076420
1491 137 11 11.10701743 -0.099834528 -0.076420
1667 153 11 10.52229111 0.116544776 -0.076420
1106 102 11 9.11660210 -0.163753237 -0.076420
985 91 11 6.73195560 -0.561824388 -0.076420
193 18 11 6.11699997 0.039019964 -0.076420
1535 141 11 6.06085500 -0.413730672 -0.076420
303 28 11 5.95462907 -0.139209467 -0.076420
50 5 11 5.63631194 0.148517965 -0.076420
325 30 11 4.70780092 0.348885348 -0.076420
963 89 11 3.42521562 -0.080424577 -0.076420
798 73 11 3.39272134 -0.051378752 -0.076420
1744 160 11 3.03847970 -0.091287843 -0.076420
61 6 11 2.96322084 -0.215844382 -0.076420
1733 159 11 2.87609409 -0.130428605 -0.076420
160 15 11 2.86881209 -0.292682927 -0.076420
94 9 11 2.54069565 2.162544170 -0.076420
545 50 11 2.50990774 -0.033396566 -0.076420
1689 155 11 2.34290938 0.311896826 -0.076420
1656 152 11 2.29133789 0.118316301 -0.076420
611 56 11 2.19636482 -0.335638698 -0.076420
589 54 11 2.19581833 -0.253275109 -0.076420
1590 146 11 2.16014050 -0.348423877 -0.076420
281 26 11 2.09792109 -0.213768116 -0.076420
1502 138 11 2.08817684 0.068783069 -0.076420
864 79 11 2.05294729 -0.062938980 -0.076420
248 23 11 2.05179688 -0.296842105 -0.076420
6 1 11 1.98610066 -0.365344741 -0.076420
1172 108 11 1.86819779 -0.097636799 -0.076420
116 11 11 1.82851695 -0.284436228 -0.076420
1810 166 11 1.75851688 -0.260376164 -0.076420
1568 144 11 1.74672801 0.097011298 -0.076420
204 19 11 1.68777151 -0.416080308 -0.076420
1645 151 11 1.68005446 -0.540000000 -0.076420
391 36 11 1.61064785 -0.184871744 -0.076420
446 41 11 1.52375216 -0.135309245 -0.076420
1700 156 11 1.52348562 0.155791335 -0.076420
1128 104 11 1.50795925 -0.045454545 -0.076420
1546 142 11 1.50634306 1.017021276 -0.076420
1051 97 11 1.46633126 -0.464692483 -0.076420
1304 120 11 1.46249821 0.043560606 -0.076420
1326 122 11 1.43587335 0.125000000 -0.076420
270 25 11 1.42570485 -0.281250000 -0.076420
1007 93 11 1.40832289 -0.170318258 -0.076420
820 75 11 1.35452065 -0.432659647 -0.076420
369 34 11 1.31666123 -0.375000000 -0.076420
1601 147 11 1.31193259 0.244933411 -0.076420
1403 129 11 1.29946491 -0.471343246 -0.076420
556 51 11 1.28903970 -0.213177517 -0.076420
853 78 11 1.27235228 -0.444786553 -0.076420
1755 161 11 1.26301155 0.853197674 -0.076420
237 22 11 1.25496888 -0.496402878 -0.076420
941 87 11 1.23050445 -0.227848101 -0.076420
1766 162 11 1.19046710 -0.155750557 -0.076420
567 52 11 1.18480736 0.004008746 -0.076420
1777 163 11 1.13617940 -0.100416011 -0.076420
655 60 11 1.11783748 -0.520271663 -0.076420
1227 113 11 1.11366867 -0.262745098 -0.076420
答案 0 :(得分：0)
以下是假数据和实现目标的两种方法的示例。由于我不知道你想如何“比较”这些值，我只是用一个简单的公式作为例证。
# Generate data
df <- data.frame(id = rep(1:10,3),
year = rep(14:16,each=10),
SROE = rnorm(30,10,4),
Return12 = rnorm(30,0,2)
)
library(dplyr)
选项1
这种方法使用left_join，将今年的测量与前一年的测量结合起来。为了匹配当前年份与上一年的数据，我首先将第二个data.frame的年份改为+1。生成的列中的x和y表示连接中的左（x）和右（y）data.frame（即。left %>% left_join(right)）
# join data previous year
df %>%
left_join(df %>% mutate(year = year+1),by=c('id','year')) %>%
mutate(compare = Return12.x - SROE.y)
选项2
此方法使用dplyr::lag函数。由于此方法依赖于对数据进行排序并从前一行获取信息，因此您必须100％确定每个ID都具有所有感兴趣的年份。如果没有，例如由于缺少观察，你将不得不处理它，例如使用函数dplyr::complete
# Order data and use lag function
df %>%
arrange(id, year) %>%
group_by(id) %>%
mutate(compare = Return12 - lag(SROE))