R 滚动行减法

我希望执行行减法，其中我有一组个人，我想从上面的行中减去最近的行，就像滚动行减法一样。有人知道一个简单的方法吗

数据如下所示：

    Name Day variable.1
1   Bob   1       43.4
2   Bob   2       32.0
3   Bob   3       18.1
4   Bob   4       41.2
5   Bob   5       85.2
6  Jeff   1       17.4
7  Jeff   2       55.6
8  Jeff   3       58.7
9  Jeff   4       40.6
10 Jeff   5       77.3
11 Carl   1       52.9
12 Carl   2       71.7
13 Carl   3       84.3
14 Carl   4       54.8
15 Carl   5       69.7

例如，对于Bob，我希望它的结果是：

    Name Day variable.1
1   Bob   1       NA
2   Bob   2       -11.4
3   Bob   3       -13.9
4   Bob   4       23.1
5   Bob   5       44

然后它将转到下一个名称并执行相同的任务。

您可以尝试

library(data.table)#v1.9.5+
setDT(df1)[,variable.1:=c(NA,diff(variable.1)) , Name]

或者使用@Jan Gorecki建议的data.table的devel版本的shift。安装说明如下：

你可以试试

library(data.table)#v1.9.5+
setDT(df1)[,variable.1:=c(NA,diff(variable.1)) , Name]

或者使用@Jan Gorecki建议的data.table的devel版本的shift。安装说明如下：

您可以使用基本ave函数。例如，如果数据位于名为dd的data.frame中

您可以使用基本ave函数。例如，如果数据位于名为dd的data.frame中

您也可以尝试：

library(dplyr)
df %>% group_by(Name) %>% mutate(diff = variable.1-lag(variable.1))
Source: local data frame [15 x 4]
Groups: Name

   Name Day variable.1  diff
1   Bob   1       43.4    NA
2   Bob   2       32.0 -11.4
3   Bob   3       18.1 -13.9
4   Bob   4       41.2  23.1
5   Bob   5       85.2  44.0
6  Jeff   1       17.4    NA
7  Jeff   2       55.6  38.2
8  Jeff   3       58.7   3.1
9  Jeff   4       40.6 -18.1
10 Jeff   5       77.3  36.7
11 Carl   1       52.9    NA
12 Carl   2       71.7  18.8
13 Carl   3       84.3  12.6
14 Carl   4       54.8 -29.5
15 Carl   5       69.7  14.9

您也可以尝试：

library(dplyr)
df %>% group_by(Name) %>% mutate(diff = variable.1-lag(variable.1))
Source: local data frame [15 x 4]
Groups: Name

   Name Day variable.1  diff
1   Bob   1       43.4    NA
2   Bob   2       32.0 -11.4
3   Bob   3       18.1 -13.9
4   Bob   4       41.2  23.1
5   Bob   5       85.2  44.0
6  Jeff   1       17.4    NA
7  Jeff   2       55.6  38.2
8  Jeff   3       58.7   3.1
9  Jeff   4       40.6 -18.1
10 Jeff   5       77.3  36.7
11 Carl   1       52.9    NA
12 Carl   2       71.7  18.8
13 Carl   3       84.3  12.6
14 Carl   4       54.8 -29.5
15 Carl   5       69.7  14.9

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轮班呢？已经稳定的特性，那么转换呢？已经稳定的功能DataMiner，太棒了！它工作得很好。我唯一的另一个问题是有些人有不同数量的数据。例如，Bob可能有5行，但Jeff只有3行。有没有快速的解决办法？谢谢，这应该不是问题。你试过了吗？我试过了。它给了我一些错误的说法，错误：错误的结果大小46，预期23或1你能给出一个可复制的例子吗？DatamineR，太棒了！它工作得很好。我唯一的另一个问题是有些人有不同数量的数据。例如，Bob可能有5行，但Jeff只有3行。有没有快速的解决办法？谢谢，这应该不是问题。你试过了吗？我试过了。它给了我一些错误的说法，错误：错误的结果大小46，预期23或1你能给出一个可重复的例子吗？