Question

如何计算一列中值之间的成对差异？

计算应该从前两个值开始，并且应该继续使用接下来的两个值，就像在“desired_result”列中一样：

data <- data.frame(data = c(5, NA, NA, NA, 3, NA, NA, 4, NA, 3, NA, NA, NA, 6, 1, 4, NA, 2))

Answer 1

这是一个单行：

data$desired_result[which(!is.na(data$data))[c(FALSE, TRUE)]] <- 
  rev(diff(rev(na.omit(data$data))))[c(TRUE, FALSE)]

其中which(!is.na(data$data))查找data$data的非NA条目，然后添加c(FALSE, TRUE)仅选择每秒一个。另外，na.omit(data$data)会丢弃NA值，rev会反转此向量，diff会带来差异，rev会将向量反转回正确的顺序，最后，因为我们没有＆＃ 39;我想要所有的差异，我再次用c(TRUE, FALSE)选择每一秒。

Answer 2

与朱利叶斯相同，但更短更快：

data$desired_result[which(!is.na(data$data))[c(FALSE, TRUE)]] <- 
  diff(na.omit(data$data))[c(TRUE, FALSE)] * -1

由于diff()计算x1 - x0，rev()可以替换为diff() * -1

使用microbenchmark进行速度比较：

Unit: microseconds
   expr    min     lq     mean     median      uq        max        neval   cld
   julius  38.096  43.757 51.44687 46.143      50.8655   170511.851 1e+05   b
   this    32.828  37.501 43.02233 39.548      43.4390   7405.489   1e+05   a

Answer 3

如果您希望得到与您描述的结果完全 here 你可以使用：

> data <- data.frame(data = c(5, NA, NA, NA, 3, NA, NA, 4, NA, 3, NA,
> NA, NA, 6, 1, 4, NA, 2)) %>%   mutate(index = 1:n())
> 
> ex = data %>% filter(!is.na(data))
> 
> df2 = data.frame(index = rollapply(ex$index, width = 2, by = 2, last),
>                  desired_results = rollapply(ex$data, width = 2, by = 2, FUN = function (x) -1*diff(x)))
> 
> data2 = left_join(data, df2, by = "index") %>% select(-index)

   data desired_results
1     5              NA
2    NA              NA
3    NA              NA
4    NA              NA
5     3               2
6    NA              NA
7    NA              NA
8     4              NA
9    NA              NA
10    3               1
11   NA              NA
12   NA              NA
13   NA              NA
14    6              NA
15    1               5
16    4              NA
17   NA              NA
18    2               2

但如果您只是想要差异，那么您可以使用：

rollapply(na.omit(data$data), by = 2, width = 2, diff)

要注意你会得到负面结果：-2 -1 -5 -2

R计算列中值之间的差异

3 个答案: