在r函数中迭代创建新列

作为免责声明，我很少使用任何apply函数，这可能就是为什么我要努力完成这项任务的原因

我想在一个R数据帧中创建多个新列（比如5）

想象一个代表标准普尔500指数每日收盘价的数据集

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df我们可以使用
shift
from
data.table
，它可以为
n

library(data.table)
setDT(df)[,paste0("S&P500_LAG_", 1:5) :=  shift(value, n = 1:5)]

如果一列中有多个
symbol
s，则按符号分组

setDT(df)[,paste0("symbol_LAG_", 1:5) :=  shift(value, n = 1:5), by = symbol]


在
tidyverse
中，一种方法是
map

library(dplyr)
library(stringr)
library(purrr)
map_dfc(1:5, ~ df %>%
              transmute(!! str_c("S&P500_LAG_", .x) := lag(value, n = .x))) %>%
   bind_cols(df, .)

使用多个符号

map_dfc(1:5, ~ df %>%
              group_by(symbol) %>%
              transmute(!! str_c("symbol_LAG_", .x) := lag(value, n = .x))) %>%
   bind_cols(df, .)

对于多个符号
tidyverse
solution@akrun，您缺少了一个
%%>%
，但当我让它运行时，它会不断产生恼人的额外列，因此我实际上会这样做，这是90%的解决方案，只需稍加调整<代码>映射dfc（1:5，~df%>%group\U by（symbol）%%>%mutate（！！str\U c（“symbol\U LAG\U，.x）：=LAG（value，n=.x）））%%>%select（symbol，value，contains（“symbol\U LAG”）

map_dfc(1:5, ~ df %>%
              group_by(symbol) %>%
              transmute(!! str_c("symbol_LAG_", .x) := lag(value, n = .x))) %>%
   bind_cols(df, .)