R 使用data.table创建滞后列
背景：R 使用data.table创建滞后列,r,data.table,R,Data.table,背景： 假设我有这个代码 library(data.table) #reproducibility set.seed(45L) #make table dt <- data.table(V1=c(1L,2L), V2=LETTERS[1:3], V3=round(rnorm(4),4), V4 = 1:12) dt 我想附加10列V3的滞后 问题： 在“数据表”范例中是否有一种方法可
假设我有这个代码
library(data.table)
#reproducibility
set.seed(45L)
#make table
dt <- data.table(V1=c(1L,2L),
V2=LETTERS[1:3],
V3=round(rnorm(4),4),
V4 = 1:12)
dt
在“数据表”范例中是否有一种方法可以做到这一点 更多详细信息：
如果是data.frame，那么我可以做一个循环
dt <- as.data.frame(dt)
for(i in 1:10){
dt <- cbind(dt, shift(x = dt[, 3],
n = i,
fill = NA,
type = "lag"))
names(dt)[ncol(dt)] <- sprintf("lag_%06d",i)
}
dt
现在，如果我想先这样做，在V3列上做10个滞后，然后在V4列上做10个滞后，而不预先假定它们的名称。我可以简单地创建嵌套for循环，但我再次怀疑data.table提供了一些好的（很棒的？）功能。是的，
shiftshiftnshiftndt[, sprintf("V3_lag_%06d", 1:10) := shift(V3, 1:10, type = 'lag')]
dt[, sprintf("V4_lag_%06d", 1:10) := shift(V4, 1:10, type = 'lag')]
# V1 V2 V3 V4 V3_lag_000001 V3_lag_000002 V3_lag_000003 V3_lag_000004 V3_lag_000005
# 1: 1 A 1.2322 1 NA NA NA NA NA
# 2: 2 B 1.6094 2 1.2322 NA NA NA NA
# 3: 1 C 0.4016 3 1.6094 1.2322 NA NA NA
# 4: 2 A -0.2730 4 0.4016 1.6094 1.2322 NA NA
# 5: 1 B 1.2322 5 -0.2730 0.4016 1.6094 1.2322 NA
# 6: 2 C 1.6094 6 1.2322 -0.2730 0.4016 1.6094 1.2322
# 7: 1 A 0.4016 7 1.6094 1.2322 -0.2730 0.4016 1.6094
# 8: 2 B -0.2730 8 0.4016 1.6094 1.2322 -0.2730 0.4016
# 9: 1 C 1.2322 9 -0.2730 0.4016 1.6094 1.2322 -0.2730
# 10: 2 A 1.6094 10 1.2322 -0.2730 0.4016 1.6094 1.2322
# 11: 1 B 0.4016 11 1.6094 1.2322 -0.2730 0.4016 1.6094
# 12: 2 C -0.2730 12 0.4016 1.6094 1.2322 -0.2730 0.4016
# V3_lag_000006 V3_lag_000007 V3_lag_000008 V3_lag_000009 V3_lag_000010 V4_lag_000001
# 1: NA NA NA NA NA NA
# 2: NA NA NA NA NA 1
# 3: NA NA NA NA NA 2
# 4: NA NA NA NA NA 3
# 5: NA NA NA NA NA 4
# 6: NA NA NA NA NA 5
# 7: 1.2322 NA NA NA NA 6
# 8: 1.6094 1.2322 NA NA NA 7
# 9: 0.4016 1.6094 1.2322 NA NA 8
# 10: -0.2730 0.4016 1.6094 1.2322 NA 9
# 11: 1.2322 -0.2730 0.4016 1.6094 1.2322 10
# 12: 1.6094 1.2322 -0.2730 0.4016 1.6094 11
# V4_lag_000002 V4_lag_000003 V4_lag_000004 V4_lag_000005 V4_lag_000006 V4_lag_000007
# 1: NA NA NA NA NA NA
# 2: NA NA NA NA NA NA
# 3: 1 NA NA NA NA NA
# 4: 2 1 NA NA NA NA
# 5: 3 2 1 NA NA NA
# 6: 4 3 2 1 NA NA
# 7: 5 4 3 2 1 NA
# 8: 6 5 4 3 2 1
# 9: 7 6 5 4 3 2
# 10: 8 7 6 5 4 3
# 11: 9 8 7 6 5 4
# 12: 10 9 8 7 6 5
# V4_lag_000008 V4_lag_000009 V4_lag_000010
# 1: NA NA NA
# 2: NA NA NA
# 3: NA NA NA
# 4: NA NA NA
# 5: NA NA NA
# 6: NA NA NA
# 7: NA NA NA
# 8: NA NA NA
# 9: 1 NA NA
# 10: 2 1 NA
# 11: 3 2 1
# 12: 4 3 2
也可以在1
data.tablecall中完成所有操作。如果您需要创建许多列，这可能特别有用：
cols <- c("V3","V4")
dt[, (paste0("lag_",rep(cols, each = 10), "_", rep(1:10, times = length(cols)))) :=
unlist(lapply(.SD, function(x) shift(x, 1:10, type = "lag")), recursive = F), .SDcols = cols]
Mike H.的答案对我不起作用——我想可能是因为data.table更新。修改后的表格为：
lagcols <- c('test1','test2') #input column names
lagcols2<- paste0("lag", #output column names
rep(lag, times = length(lagcols)),'_',
rep(lagcols, each = length(lag)))
lag <- c(1,2,10) #desired lags
dt[, (lagcols2) := shift(.SD, lag), by=id]
lagcols仅供参考，无需使用c（f（））：=
@Frank包装函数，我一直认为在创建多个列时应该使用c（）
。是否执行数据。表将首先检查LHS
是否为函数？仅在一种情况下需要DT[，x:=]
将创建一个名为x
的列以方便（无需用引号括起来，如“x”：=
），但这意味着如果要动态定义x
，则必须将其括在括号中，x=“col”；DT[，（x）：=]
。哇！data.table太性感了。我在data.frame上运行了一整夜（字面上）该死的东西，但没有完成。这实际上是在几分钟内完成的。Data.table非常性感。哇，在一个电话中包装的可读性较差，但根据我的基准测试，比我的答案快一点+1当然可读性较差，我只是认为如果他必须滞后于许多不同的列（这样就不需要太多的键入），可能会有所帮助。然而，对于仅有的几列，我肯定会选择您的解决方案，我将其包装在一个循环中。我确实有很多专栏，但是哇。我想data.table可能是我最好的新朋友。。。从数字上来说，这几乎对我有效，也许一些数据。表格更新改变了一些事情。张贴修改后的版本如下。
cols <- c("V3","V4")
dt[, (paste0("lag_",rep(cols, each = 10), "_", rep(1:10, times = length(cols)))) :=
unlist(lapply(.SD, function(x) shift(x, 1:10, type = "lag")), recursive = F), .SDcols = cols]
dt[,1:9]
# V1 V2 V3 V4 lag_V3_1 lag_V4_1 lag_V3_2 lag_V4_2 lag_V3_3
# 1: 1 A 0.3408 1 NA NA NA NA NA
# 2: 2 B -0.7033 2 0.3408 1 NA NA NA
# 3: 1 C -0.3795 3 -0.7033 2 0.3408 1 NA
# 4: 2 A -0.7460 4 -0.3795 3 -0.7033 2 0.3408
# 5: 1 B 0.3408 5 -0.7460 4 -0.3795 3 -0.7033
# 6: 2 C -0.7033 6 0.3408 5 -0.7460 4 -0.3795
# 7: 1 A -0.3795 7 -0.7033 6 0.3408 5 -0.7460
# 8: 2 B -0.7460 8 -0.3795 7 -0.7033 6 0.3408
# 9: 1 C 0.3408 9 -0.7460 8 -0.3795 7 -0.7033
#10: 2 A -0.7033 10 0.3408 9 -0.7460 8 -0.3795
#11: 1 B -0.3795 11 -0.7033 10 0.3408 9 -0.7460
#12: 2 C -0.7460 12 -0.3795 11 -0.7033 10 0.3408
lagcols <- c('test1','test2') #input column names
lagcols2<- paste0("lag", #output column names
rep(lag, times = length(lagcols)),'_',
rep(lagcols, each = length(lag)))
lag <- c(1,2,10) #desired lags
dt[, (lagcols2) := shift(.SD, lag), by=id]