对Julia使用R-lag

我试图为数据帧中的特定列创建滞后+1正向

我的数据如下：

julia> head(df)
6×9 DataFrames.DataFrame. Omitted printing of 1 columns
│ Row │ Date       │ Open    │ High    │ Low     │ Close   │ Adj Close │ Volume  │ Close_200sma │
├─────┼────────────┼─────────┼─────────┼─────────┼─────────┼───────────┼─────────┼──────────────┤
│ 1   │ 1993-02-02 │ 43.9687 │ 43.9687 │ 43.75   │ 43.9375 │ 27.6073   │ 1003200 │ NaN          │
│ 2   │ 1993-02-03 │ 43.9687 │ 44.25   │ 43.9687 │ 44.25   │ 27.8036   │ 480500  │ NaN          │
│ 3   │ 1993-02-04 │ 44.2187 │ 44.375  │ 44.125  │ 44.3437 │ 27.8625   │ 201300  │ NaN          │
│ 4   │ 1993-02-05 │ 44.4062 │ 44.8437 │ 44.375  │ 44.8125 │ 28.1571   │ 529400  │ NaN          │
│ 5   │ 1993-02-08 │ 44.9687 │ 45.0937 │ 44.4687 │ 45.0    │ 28.2749   │ 531500  │ NaN          │
│ 6   │ 1993-02-09 │ 44.9687 │ 45.0625 │ 44.7187 │ 44.9687 │ 28.2552   │ 492100  │ NaN      

│

这是我的滞后尝试，在R中，我可以代表NA，1，然后将其附加到子集合数据的前面。这是我的朱莉娅：

# Lag data +1 forward 
lag = df[1:nrow(df)-1,[:Long]]  # shorten vector by 1 (remove last element)
v = Float64[]
v = vec(convert(Array, lag)) # convert df column to vector
z = fill(NaN, 1) # rep NaN, 1 time (add this to front) to push all forward +1

lags = Float64[]
lags= vec[z; [v]]  # join both arrays z=NA first , make vector same nrow(df)

当我加入NaN和我的数组时，我的长度（滞后）为2。 数据分为两部分：

julia> length(lags[2])
6255

当进入第二部分时，我看到更长的长度

如果我以另一种方式加入，NaN在末尾，数字在前面。我获得了正确的长度：

# try joining other way
    lags_flip = [v; [z]]

 julia> length(lags_flip)
6256

我也可以把它添加回我的数据框中：（底部是Nan，前面是我想要的）

我的问题是当加入Nan和我的数据时，如下所示： 滞后翻转=[v；[z]]

当我以另一种方式进行时，我获得了正确的长度：

首先：

滞后=[z；[v]]

那么它看起来就不正确了

如何通过数据+1向前偏移，在前面放置一个Nan，然后将其添加回我的df？我觉得我很接近，但错过了一些东西

编辑：

再想一想，可能在

数据帧

中弄乱列的长度并不是最好的做法，我想你还是想要一个新的列吧。在这种情况下，这可能是一种基本方法：

df[:LagLong] = [missing; df[1:end-1,:Long]]

或者，如果您想要

NaN

（但您可能希望丢失，如下所述）：

先前的答复：

您可以在以下位置执行此操作：

julia> x = [1.0,2.0,3.0]
3-element Array{Float64,1}:
 1.0
 2.0
 3.0

julia> pop!(unshift!(x, NaN))
3.0

julia> x
3-element Array{Float64,1}:
 NaN
   1.0
   2.0

替换

pop中的
x
！（unshift！（x，NaN））

通过适当的列选择器，如

df[：Long]

然而，请注意，

NaN

在R中不是

NA

，在Julia中

NA

是

缺失的。现在有一个分支：

如果您的列允许缺少值（它将在
showcols
中显示
Union{missing，[Something]}
），那么您可以执行与上述
pop相同的操作！（取消移位！（df[：Long]，缺失））
如果它不允许丢失，您有两个选择。首先是先调用
allowmissing！（df，：Long）
以允许遗漏并按上述方式继续。另一种类似于您提出的方法：
df[：Long]=[missing；df[1:end-1，：Long]]
df[:LagLong] = [NaN; df[1:end-1,:Long]]

julia> x = [1.0,2.0,3.0]
3-element Array{Float64,1}:
 1.0
 2.0
 3.0

julia> pop!(unshift!(x, NaN))
3.0

julia> x
3-element Array{Float64,1}:
 NaN
   1.0
   2.0