R 根据用户输入日期添加新的计算列

这是我拥有的数据的快照

Date         price Industry  stock
29/10/2018   3      Airline   A
28/10/2018   4      Airline   A
27/10/2018   2      Airline   A
29/10/2018   5      Bank      B
29/10/2018   3      Food      C
28/10/2018   4      Bank      B
27/10/2018   2      Bank      B
27/10/2018   6      Food      C

我也有价格，开始和结束日期由用户输入

dateRangeInput('dateRange',
      label = 'Date range input: yyyy-mm-dd',
      start = min(dailyprice$Date), end = max(dailyprice$Date))

我已将数据集过滤到反应函数中，并绘制了日期与价格。
现在我需要根据一个新的计算列绘制图表。 对于该特定股票，应添加一个新列，其中的公式=价格-开始日期的价格（输入$dateRange[1]），即用户输入日期的价格
如果用户选择2018年10月27日作为开始日期，则输出应为

Date         price Industry  stock  NewCol
29/10/2018   3      Airline   A      1   (3-2)
28/10/2018   4      Airline   A      2    (4-2)
27/10/2018   2      Airline   A      0    (2-2)
29/10/2018   5      Bank      B      -1   (5-6)
29/10/2018   8      Food      C       2   (8-7)  
28/10/2018   7      Bank      B       1
27/10/2018   6      Bank      B       0
27/10/2018   6      Food      C       0

如何执行此计算

我尝试了这些代码，但没有得到预期的结果：

  row <- subset(d , Date == input$dateRange[1] )
  d$newcol <- eval(parse(text="price - row"), d)
  sapply(d, function(d){d-row})

row这里有一种方法——不显示图表，但希望这能涵盖问题的要点：

library(shiny)
library(tidyverse)

df <- readr::read_table("
Date         price Industry  stock
29/10/2018   3      Airline   A
28/10/2018   4      Airline   A
27/10/2018   2      Airline   A
29/10/2018   5      Bank      B
29/10/2018   8      Food      C
28/10/2018   7      Bank      B
27/10/2018   6      Bank      B
27/10/2018   6      Food      C
")

df$Date <- format(lubridate::dmy(df$Date), '%Y-%m-%d')

ui <- fluidPage(
  dateRangeInput(
    'dateRange',
    label = 'Date range input: yyyy-mm-dd',
    start = min(df$Date), 
    end = max(df$Date)
  ),
  tableOutput("tbl")
)

server <- function(input, output, session) {
  df_new <- reactive({
    selected_date <- lubridate::ymd(input$dateRange[1])
    df %>%
      group_by(stock) %>%
      mutate(
        price_at_date = price[Date == selected_date],
        new_price = price - price_at_date
      )
  })
  output$tbl <- renderTable({
    df_new()
  })
}

shinyApp(ui = ui, server = server)

库（闪亮）
图书馆（tidyverse）
df查看
dplyr:：mutate
，
data.table
包，或者只查看
d$newcol