我如何在r中落后四分之一？

首先也是最重要的一点——感谢您查看我的问题——无论您是否回答

我试图将包含四分之一值滞后值的列添加到我的DF中，但是，当我这样做时，我得到以下警告：

Warning messages:
1: In mutate_impl(.data, dots) :
 Vectorizing 'yearqtr' elements may not preserve their attributes

以下是我的样本数据（我的数据从2018年1月3日开始）

我有一张巨大的桌子，上面有多种股票和多种日期。我计算季度列的方法是：

df$quarter <- lag(as.yearqtr(df$Date))

---

首先，我建议组织您的数据，使每列代表单个证券的价格，每行代表特定日期。从那里，您可以轻松地转换所有证券，但我不确定您的最终目标是什么。

xts

包非常优秀，在

c

中进行了优化，是一种证券行业标准。我强烈建议探索一下。但这超出了你文章的范围

但是，对于您的数据结构，一行应该可以：

df$lag_Q <- as.yearqtr( ifelse(test = (df$quarter=="2018 Q1"), 
                                yes = NA, 
                                 no = df$quarter-0.25) )

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df$lag\u Q尝试添加
lag\u Q
列时，数据帧是否已分组？查看此问题：看起来您只是希望由
Ticker
group完成延迟？如果是这样，您可以使用
库（dplyr）；df%%>%groupby（Ticker）%%>%mutate（Lag\uq=Lag（Quarter））%%>%ungroup
见，非常感谢。这确实有效。我会确保我阅读了xts软件包。谢谢贾斯汀！随时从SO帖子中学习的另一个很好的建议是，如果你没有在最后期限内（现在谁没有？），我会查阅ifelse的文档，as.yearqtr和data.frame，以便更深入地理解函数和类的规则。一旦你了解了支配它们的约束，前进的道路就会变得更加清晰。祝你好运
Ticker  Price   Date      Quarter  Lag_Q
  A       10    1/3/18    2018 Q1   NA
  A       13.5  2/15/18   2018 Q1   NA
  A       12.9  4/2/18    2018 Q2   2018 Q1
  A       11.2  5/3/18    2018 Q2   2018 Q1
  B       35.2  1/4/18    2018 Q1   NA
  B       33.1  3/2/18    2018 Q1   NA
  B       31    4/6/18    2018 Q2   2018 Q1
 ...      ...   ...        ...
  XYZ     102    5/6/18   2018 Q2   2018 Q1

df$lag_Q <- as.yearqtr( ifelse(test = (df$quarter=="2018 Q1"), 
                                yes = NA, 
                                 no = df$quarter-0.25) )