如何找到R中每两个连续行的值差？

我有一个总共969行的大表，我需要找出每两行之间的差异，例如，第1行和第2行、第2行和第3行、第3行和第4行等。我如何才能做到这一点？命令diff告诉我要这样做，但我不知道从哪里开始。

下面是一个如何在内置mtcars data.frame上使用diff的示例。您必须选择一列来执行差异：

地铁车辆 mpg气缸显示hp drat wt qsec与am齿轮carb 马自达RX421.06160.01103.902.62016.46014 马自达RX4 Wag 21.0 6 160.0 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 Datsun 710 22.8 4 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1 4 1 大黄蜂4路21.4 6 258.0 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1 […剪断..] 福特Pantera L 15.8 8 351.0 264 4.22 3.170 14.50 01 5 4 法拉利迪诺19.7 6 145.0 175 3.62 2.770 15.50 01 5 6 玛莎拉蒂波拉15.08301.03353.543.57014.600158 沃尔沃142E 21.4 4 121.0 109 4.11 2.780 18.60 1 4 2 计算列qsec等的连续差异：

diff(mtcars$qsec)
 [1]  0.56  1.59  0.83 -2.42  3.20 -4.38  4.16  2.90 -4.60  0.60 -1.50  0.20
[13]  0.40 -0.02 -0.16 -0.40  2.05 -0.95  1.38  0.11 -3.14  0.43 -1.89  1.64
[25]  1.85 -2.20  0.20 -2.40  1.00 -0.90  4.00

---

您只需将原始data.frame的第1行：n-1的data.frame与第2行：n的data.frame相减即可。此处n是原始data.frame中的行数：

# Example data
df <- data.frame(a=1:4, b=4:1, c=11:14, d=c(2,4,10,0))
#   a b  c  d
# 1 1 4 11  2
# 2 2 3 12  4
# 3 3 2 13 10
# 4 4 1 14  0

# Calculate the differences
diff_df <- df[-1,] - df[-nrow(df),]
diff_df
#   a  b c   d
# 2 1 -1 1   2
# 3 1 -1 1   6
# 4 1 -1 1 -10

然后，可以根据需要使用以下方法重命名行：

row.names(diff_df) <- paste("d", seq_len(nrow(diff_df)), sep="")
diff_df
#    a  b c   d
# d1 1 -1 1   2
# d2 1 -1 1   6
# d3 1 -1 1 -10

---

这在样本数据中会更加清晰。假设你们的意思是数值差，你们的数据可以表示为一个矩阵，这样就可以了

 set.seed(4871)
 m = matrix(sample(1:5,50,TRUE),nrow=10,ncol=5)
 m
 t(apply(m,1,diff))

我们还可以使用dplyr:：lag和data.table:：shift

同样的过程也可以使用默认类型为lag的shift from data.table来完成

或者，为了在第一行中得到0值，这里我们使用fill参数

setDT(df)[, diff_row := mpg - shift(mpg, fill = first(mpg))]

---

你是不是想做同样的事情，但是要排成一行？我的意思是，这是同样的想法，但OP谈论的是争吵。@joran-谢谢你抓住了这个机会！我现在已经修好了。还可以使用头部和尾部功能，比如taildf，-1-头部df，-1。这太棒了！很简单，但很好。我有时觉得R是一片巨大的丛林，有复杂的路线穿过它。有简单的路线，但很难找到。这是其中之一。非常感谢！！它运行速度极快，避免了使用R进行迭代！！生活没有比这更好的了！也可以按组执行此操作：这也适用于日期格式的值：

df %>%  mutate(diff_row = mpg - lag(mpg, default = first(mpg)))

#    mpg cyl  disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb diff_row
#1  21.0   6 160.0 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4      0.0
#2  21.0   6 160.0 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4      0.0
#3  22.8   4 108.0  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1      1.8
#4  21.4   6 258.0 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1     -1.4
#5  18.7   8 360.0 175 3.15 3.440 17.02  0  0    3    2     -2.7
#6  18.1   6 225.0 105 2.76 3.460 20.22  1  0    3    1     -0.6
#7  14.3   8 360.0 245 3.21 3.570 15.84  0  0    3    4     -3.8
#....

library(data.table)
setDT(df)[, diff_row := mpg - shift(mpg)]

setDT(df)[, diff_row := mpg - shift(mpg, fill = first(mpg))]