将一个类别从另一个类别中按四分之一减去R

我想按季度（仅一年）减去每个类别的销售额，第一季度从10中减去

        Qtr    Category         Value 
202001      1             10    
202002      1             40    
202003      1             100    
202004      1             20     
202001      2             80    
202002      2             90    
202003      2             4    
202004      2             7    
201901      1             8
201902      1             9
201903      1             20
20194       1             30

结果:

        Qtr    Name         Value 
202001      1             0    
202002      1             30    
202003      1             60    
202004      1             -80    
202001      2             70    
202002      2             10    
202003      2             -86    
202004      2             3    
201901      1             -2
201902      1             1
201903      1             11
20194       1             10

---

下面是一个带有

ave

的基本R解决方案

with(df1, ave(Value, Category, FUN = function(x){c(x[1] - 10, diff(x))}))
# [1]   0  30  60 -80  70  10 -86   3 -12   1  11  10

然后，将此结果分配到相应的数据集列

数据

df1 <- read.table(text = "
        Qtr    Category         Value 
202001      1             10    
202002      1             40    
202003      1             100    
202004      1             20     
202001      2             80    
202002      2             90    
202003      2             4    
202004      2             7    
201901      1             8
201902      1             9
201903      1             20
201904       1             30
", header = TRUE)

---

df1这是我使用tidyverse的解决方案。首先，我导入保存在fa.txt中的数据，更正“四分之一”列中的最后一个值，并将“值”列从整数转换为数字

library(tidyverse)

df <- read.table("fa.txt", header = TRUE)

df[df$Qtr == 20194, "Qtr"] <- 201904
df$Value <- as.numeric(df$Value)

df <- df %>%
  mutate(interm = str_replace(Qtr, "(\\d{2})$", ".\\1")) %>%
  separate(interm, c("Year", "Quarter"), "\\.") %>%
  group_by(Year, Category) %>%
  mutate(New_Value = if_else(Quarter == "01", Value - 10, Value - lag(Value)))

库（tidyverse）
df%
变异（新值=如果其他（季度==“01”，值-10，值-滞后（值）））
您能验证您期望的结果吗？例如，为什么要从第三行中减去40？Upvote，但我认为不需要将Value列从integer转换为numeric。如果有小数出现，R会处理。我也这么认为，但每当我使用if_else函数时，就会收到一条错误消息，告诉我需要转换为数字。这是因为
if_else
比
ifelse
更严格。我没有抓住那一点。但在这种情况下，我仍然不会强制使用数值并使用
if-else
，if-else

的速度增益很小。