在数据框子集中操作行的最佳方法是什么？

Question

我有一个数据框，它已按一组列分组。

df.grouped<- df%>%
               group_by( A )

我现在想对C列（一个数字）的值进行一些计算：

df.grouped[i, C_difference] <- df.grouped[ i, C] - df.grouped[ i-1 , C]
df.grouped[0, C_difference] <- NULL

有没有办法在管道中执行此操作，还是通过迭代A和B的所有值来执行此操作？

for( A in unique( df$A ) ){
  for( B in unique( df$B ) ){

    (execute code)

  }
}

示例

DF

# A  B
# x  1
# x  3
# x  5
# y  7
# y  6
# x  2

按列A分组，按列B排序     df.grouped＆lt; - df％＆gt;％                     GROUP_BY（A）％＆GT;％                     安排（B）

结果应该是，如果数据框显示有序：

# A  B  C
# x  1  NA
# x  2  1
# x  3  1
# x  5  2
# y  6  NA
# y  7  1

Answer 1

使用dplyr你应该可以做这样的事情。

df.grouped<- df %>%
             group_by( A, B ) %>%
             mutate(C_difference = C - lag(C))