R 创建具有特定时期变量年增长率的新数据框架

我很难用R（使用dplyr）从下面的表（dfx）创建一个新表。 ID可以是一个地理区域。对于每一个，我都有一个随时间（年）变化的值

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我想不出最好的策略是什么。你能帮我吗？

使用

dplyr

，我们可以

根据
ID
对U进行分组，
使用
lead
将当前和下一个
年度粘贴在一起，然后使用给定的公式计算
年度变量
，并忽略每组的最后一行（
切片（-n（））
）因为最后一个时段是空的

library(dplyr)
dfx %>%
  group_by(ID) %>%
  mutate(Periods = paste0(Year, "-", lead(Year)), 
     annual_var = ((lead(Value)/Value) ^ (1/(lead(Year) - Year)) - 1) * 100) %>%
  slice(-n()) %>%
  select(-Year, -Value)

#    ID   Periods   annual_var
#   <dbl> <chr>          <dbl>
#1    1. 1960-1970       8.45
#2    1. 1970-1975       6.62
#3    2. 1970-1995       3.63
#4    3. 1970-1990       1.83
#5    3. 1990-2000       3.83
#6    3. 2000-2005       5.84

库（dplyr）
dfx%>%
分组依据（ID）%>%
突变（周期=0（年，“-”，提前期（年）），
年风险值=（（潜在客户（价值）/价值）^（1/（潜在客户（年）-年）-1）*100）%>%
切片（-n（））%>%
选择（-Year，-Value）
#ID期间年值
#              
#1    1. 1960-1970       8.45
#2    1. 1970-1975       6.62
#3    2. 1970-1995       3.63
#4    3. 1970-1990       1.83
#5    3. 1990-2000       3.83
#6    3. 2000-2005       5.84
太好了！正是我需要的！非常感谢Ronak！
ID<-c(1,1, 2, 3,3,3)
Periods<-c("1960-1970", "1970-1975", "1970-1995", "1970-1990","1990-2000","2000-2005") 
annual_var<-c(8.44, 6.61, 3.62, 1.83, 3.83, 5.84)
dfy<-data_frame(ID, Periods, annual_var) 

library(dplyr)
dfx %>%
  group_by(ID) %>%
  mutate(Periods = paste0(Year, "-", lead(Year)), 
     annual_var = ((lead(Value)/Value) ^ (1/(lead(Year) - Year)) - 1) * 100) %>%
  slice(-n()) %>%
  select(-Year, -Value)

#    ID   Periods   annual_var
#   <dbl> <chr>          <dbl>
#1    1. 1960-1970       8.45
#2    1. 1970-1975       6.62
#3    2. 1970-1995       3.63
#4    3. 1970-1990       1.83
#5    3. 1990-2000       3.83
#6    3. 2000-2005       5.84