R dplyr/tidyr:“；突变；包含其他观测数据的新列

我正在尝试使用dplyr/tidyr函数创建两个新变量，方法是使用以前的相关行中的数据。在我的示例中，我有一个data.frame，其中包含ID、年份和金额的数据（见下文）

我想使用dplyr/tidyr动态创建最后两列（见下文）（我找到了一种定期创建的方法，但我想知道如何在dplyr/tidyr的最新版本中创建）

其中，YtY_方差通过从上一年减去金额获得，Y_方差通过从第一年减去金额获得（始终）

我希望代码如下所示：

    raw_data %>%
        group_by(ID, YEAR) # Not even sure if that's required?!?
        mutate(YtY_VARIANCE = xxx(), Y_VARIANCE = yyy() )

xxx和yyy应该是什么？！这可能吗

有人能告诉我或给我指出答案吗

提前谢谢

你可以试试

 raw_data %>% 
      group_by(ID) %>% 
      mutate(YtY_VARIANCE=AMOUNT-lag(AMOUNT),
       YtY_VARIANCE=replace(YtY_VARIANCE, which(is.na(YtY_VARIANCE)), 0), 
      Y_VARIANCE=AMOUNT-AMOUNT[1L])
 #      ID YEAR AMOUNT YtY_VARIANCE Y_VARIANCE
 #1  A 2000      4            0          0
 #2  B 2000      4            0          0
 #3  A 2001      2           -2         -2
 #4  B 2001      3           -1         -1
 #5  A 2002      3            1         -1
 #6  B 2002      1           -2         -3

---

谢谢Matthew和Akrun！有了你的两种解决方案，我终于找到了最终的解决方案

Akrun建议的解决方案在我的简单模型中有效，但在我的更大/复杂/最终模型中仍然存在问题。我最终的解决方案是将两者结合起来：

    raw_data %>% 
      group_by(ID) %>%
      arrange(YEAR) %>%
      mutate(YtY_VARIANCE=AMOUNT-lag(AMOUNT),
             YtY_VARIANCE=replace(YtY_VARIANCE, which(is.na(YtY_VARIANCE)), 0), 
             Y_VARIANCE=AMOUNT-first(AMOUNT))

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谢谢你的帮助！希望它能帮助其他人

加一。你也可以做

YtY\u VARIANCE=pmax（AMOUNT lag（AMOUNT），0，na.rm=TRUE）

和

Y\u VARIANCE=AMOUNT first（AMOUNT）

@matthewPlourd谢谢，我尝试了

pmax

行，但它给出了

[1]0 0 0 0 0 1 0

我正在使用的

dplyr\u 0.4.1.9000

 raw_data %>% 
      group_by(ID) %>% 
      mutate(YtY_VARIANCE=AMOUNT-lag(AMOUNT),
       YtY_VARIANCE=replace(YtY_VARIANCE, which(is.na(YtY_VARIANCE)), 0), 
      Y_VARIANCE=AMOUNT-AMOUNT[1L])
 #      ID YEAR AMOUNT YtY_VARIANCE Y_VARIANCE
 #1  A 2000      4            0          0
 #2  B 2000      4            0          0
 #3  A 2001      2           -2         -2
 #4  B 2001      3           -1         -1
 #5  A 2002      3            1         -1
 #6  B 2002      1           -2         -3

    raw_data %>% 
      group_by(ID) %>%
      arrange(YEAR) %>%
      mutate(YtY_VARIANCE=AMOUNT-lag(AMOUNT),
             YtY_VARIANCE=replace(YtY_VARIANCE, which(is.na(YtY_VARIANCE)), 0), 
             Y_VARIANCE=AMOUNT-first(AMOUNT))