R data.table的奇怪换档/滞后结果

考虑下表a，其中包含人员编号、日期（以年为单位）和数据

a = data.table(person = c(1,1,1,2,3,3,3,4,4,5,5,5,5,5), date = c(2010,2011,2012,2010,2010,2011,2012,2010,2011,2010,2011,2012,2013,2014), data = c(9,7,6,4,3,3,5,1,6,5,7,8,4,9))

我想按人移动“日期”，所以我要：

a <- a[order(date)]
a[, date := shift(date, 1L, type = "lag"), by=.(person)]

    person date data
 1:      1   NA    9
 2:      2   NA    4
 3:      3   NA    3
 4:      4   NA    1
 5:      5   NA    5
 6:      1 2010    7
 7:      3 2010    3
 8:      4 2010    6
 9:      5 2010    7
10:      1 2011    6
11:      3 2011    5
12:      5 2011    8
13:      5 2012    4
14:      5 2013    9

再次执行换档操作的奇怪输出给出：

    person date data
 1:      1 2010    6
 2:      3 2010    5
 3:      5 2010    8
 4:      4 2010    1
 5:      5 2011    4
 6:      1 2011    9
 7:      3 2011    3
 8:      5 2012    9
 9:      5 2013    5
10:      1   NA    7
11:      3   NA    3
12:      4   NA    6
13:      5   NA    7
14:      2   NA    4

---

这似乎是在重复观察？

删除第二次重新分配并

订购

呼叫<代码>订单（日期）将

NA

值放在末尾

shift

只取一个向量，因为

NA

值现在位于末尾，所以它们被

shift

导出，而不是您期望的

date

值：

或者，在您的

order

调用中，您可以使用

na.last

参数，即

警告：包“data.table”是在R版本3.4.4下构建的
a=数据表（person=c（1,1,1,2,3,3,4,4,5,5,5,5），date=c（2010201120102010201120102010201120102011201120012012014），data=c（9,7,6,4,3,3,5,1,6,5,7,8,4,9））
个人日期数据
#>1:1 NA 9
#>2:2 NA 4
#>3:3-3
#>4:4 NA 1
#>5:5 NA 5
#>  6:      1 2010    7
#>  7:      3 2010    3
#>  8:      4 2010    6
#>  9:      5 2010    7
#> 10:      1 2011    6
#> 11:      3 2011    5
#> 12:      5 2011    8
#> 13:      5 2012    4
#> 14:      5 2013    9
#注意，我在这里并没有重新分配，只是为了演示的目的而显示
#注意不适用的位置
a[订单（日期），]
#>人员日期数据
#>  1:      1 2010    7
#>  2:      3 2010    3
#>  3:      4 2010    6
#>  4:      5 2010    7
#>  5:      1 2011    6
#>  6:      3 2011    5
#>  7:      5 2011    8
#>  8:      5 2012    4
#>  9:      5 2013    9
#>10:1 NA 9
#>11:2 NA 4
#>12:3 NA 3
#>13:4 NA 1
#>14:5 NA 5
#你期望看到什么
a[，日期：=班次（日期，1L，type=“lag”），由=（人）]
a[]
#>人员日期数据
#>1:1 NA 9
#>2:2 NA 4
#>3:3-3
#>4:4 NA 1
#>5:5 NA 5
#>6:1 NA 7
#>7:3 NA 3
#>8:4-6
#>9:5-7
#> 10:      1 2010    6
#> 11:      3 2010    5
#> 12:      5 2010    8
#> 13:      5 2011    4
#> 14:      5 2012    9

---

由（v0.2.1）

于2019-04-24创建，如果您想再次执行移位操作，则需要使用a，因此这意味着shift（）在看到NA时会被卡住？我不确定您所说的“卡住”是什么意思-它正在做它应该做的事情（移动向量）。我也更新了我的答案，您还可以使用

na.last

参数并将其设置为

FALSE

，这将导致您预期的行为。

   person date data
 1:      5 2010    9
 2:      1 2010    7
 3:      3 2010    3
 4:      5 2011    5
 5:      5 2012    7
 6:      1   NA    6
 7:      3   NA    5
 8:      5   NA    8
 9:      4   NA    1
10:      5   NA    4
11:      1   NA    9
12:      3   NA    3
13:      4   NA    6
14:      2   NA    4

    person date data
 1:      1 2010    6
 2:      3 2010    5
 3:      5 2010    8
 4:      4 2010    1
 5:      5 2011    4
 6:      1 2011    9
 7:      3 2011    3
 8:      5 2012    9
 9:      5 2013    5
10:      1   NA    7
11:      3   NA    3
12:      4   NA    6
13:      5   NA    7
14:      2   NA    4