在R中的ddply中使用transform添加新列

我正在使用一个数据集，其中车辆ID会随时间重复。单个车辆的示例如下所示：

df <- data.frame(veh = rep(2,15), lane=c(rep(3,5), rep(4,5), rep(5,5)), frame=1:15)

df-ddply（df'veh'，transform，change=c（NA，ifelse（diff（df$lane）！=0，“yes”，“））
可变车道
1    2    3     1   
2    2    3     2      .
3    2    3     3      .
4    2    3     4      .
5    2    3     5      .
6 2 4 6是的
7    2    4     7      .
8    2    4     8      .
9    2    4     9      .
10   2    4    10      .
11 2 5 11是的
12   2    5    12      .
13   2    5    13      .
14   2    5    14      .
15   2    5    15      .

这给了我想要的输出。然而，在我的原始数据集中，有更多的车辆ID（“df中的veh”）。第一个车辆id“14”重复455次，总行数为23454。当我对原始数据集使用相同的函数时，我得到以下错误：

> hv1 <- ddply(hv, 'Vehicle.ID', transform,change=c(NA,ifelse(diff(hv$Lane)!=0,"yes","." )))
Error in data.frame(list(Vehicle.ID = c(14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L,  : 
  arguments imply differing number of rows: 455, 23454

---

>hv1这不需要
ddply
，因为这是一个简单的向量问题。尝试使用
diff
和简单索引：

do.call('rbind', lapply(split(df, df$veh), function(z){
    z$change <- c(NA, diff(z$lane))
    z$change[z$change==1]<-'yes'
    z$change[z$change==0]<-'.'
}))

do.call（'rbind'，lappy（拆分（df，df$veh），函数（z）{
z$change去掉
hv$
；否则
transform
将尝试插入数据帧中的整个列，而不是
ddply
@BrodieG作为第一个参数给出的部分。谢谢！删除hv$修复了问题。我认为问题是有多个车，因此需要按车进行某种拆分（使用
ave
，这就是我在这里要做的，或者使用plyr/data.table/dplyr软件包）。不过，我可能会误解。+1会让你达到10k；）因为我需要拆分多辆车，这就是为什么使用ddply。无论如何，谢谢。
do.call('rbind', lapply(split(df, df$veh), function(z){
    z$change <- c(NA, diff(z$lane))
    z$change[z$change==1]<-'yes'
    z$change[z$change==0]<-'.'
}))

> df
   veh lane frame change
1    2    3     1   <NA>
2    2    3     2      .
3    2    3     3      .
4    2    3     4      .
5    2    3     5      .
6    2    4     6    yes
7    2    4     7      .
8    2    4     8      .
9    2    4     9      .
10   2    4    10      .
11   2    5    11    yes
12   2    5    12      .
13   2    5    13      .
14   2    5    14      .
15   2    5    15      .