Question

我想在R中滞后整个数据框。

在python中，使用shift()函数很容易做到这一点（例如：df.shift(1)）

但是，我找不到像R中的pandas shift()那样容易和简单的方法。

我该怎么做？

> x = data.frame(a=c(1,2,3),b=c(4,5,6))
> x
  a b
1 1 4
2 2 5
3 3 6

我想要的是，

> lag(x,1)
> 
  a b
1 NA NA
2 1 4
3 2 5

有什么好主意吗？

Answer 1

基础R非常简单：

rbind(NA, head(x, -1))
   a  b
1 NA NA
2  1  4
3  2  5

head，-1表示最后一行，rbind表示NA，因为第一个参数会添加一行NAs。

您也可以使用行索引[，就像这样

x[c(NA, 1:(nrow(x)-1)),]
    a  b
NA NA NA
1   1  4
2   2  5

这会在第一个变量的行名中留下一个NA，为了“修复”它，你可以剥离data.frame类然后重新分配它：

data.frame(unclass(x[c(NA, 1:(nrow(x)-1)),]))
   a  b
1 NA NA
2  1  4
3  2  5

在这里，您可以使用rep来产生所需的滞后

data.frame(unclass(x[c(rep(NA, 2), 1:(nrow(x)-2)),]))
   a  b
1 NA NA
2 NA NA
3  1  4

甚至把它放到一个函数

中

myLag <- function(dat, lag) data.frame(unclass(dat[c(rep(NA, lag), 1:(nrow(dat)-lag)),]))

试一试

myLag(x, 2)
   a  b
1 NA NA
2 NA NA
3  1  4

Answer 2

library(dplyr)
x %>% mutate_all(lag)

   a  b
1 NA NA
2  1  4
3  2  5

Answer 3

出于完整性考虑，这类似于zoo的实现方式（但对于data.frame，因为zoo lag（...）方法不适用于data.frame对象）：

lag.df <- function(x, lag) {
  if (lag < 0)
    rbind(NA, head(x, lag))
  else
    rbind(tail(x, -lag), NA)
}

并像这样使用：

x <- data.frame(dt=c(as.Date('2019-01-01'), as.Date('2019-01-02'), as.Date('2019-01-03')), a=c(1,2,3),b=c(4,5,6))
lag.df(x, -1)
lag.df(x, 1)

或者您也可以使用动物园：

library(zoo)
x <- data.frame(dt=c(as.Date('2019-01-01'), as.Date('2019-01-02'), as.Date('2019-01-03')), a=c(1,2,3),b=c(4,5,6))
x.zoo <- read.zoo(x) 
lag(x.zoo, -1)
lag(x.zoo, 1)

我如何滞后于data.frame？

3 个答案: