计算R数据帧中每个ID的每日差异

我有一个类似这样的数据帧：

    ID    Day  Value
    A     1    1.4
    A     2    3.4
    A     3    5.6
    A     4    6.7
    B     1    2.3
    B     2    3.4
    B     2    3.5
    C     1    2.3
    C     2    4.6
    C     3    6.8

我想添加一列“与前一天的差异”。如您所见，表中并非所有对象直到最后一天才有值，有时一天内有多个测量值（B2），应通过取平均值进行总结

在R中做这件事的好方法是什么？我现在正在使用一个循环遍历每一行并找到前一天匹配的行，但这需要花费很长时间，而且感觉你不应该这样做

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额外问题：测量并不总是在一天中的同一时间进行，因此事实上，day列是一个浮动（实验开始后2.4553天）。没有必要以任何方式对差异进行标准化，因为生成的差异最终将以X轴上的Day[Float]为绘图，但如果有一个不依赖Day-1来查找上一个条目的解决方案，那就太好了。

也许您可以尝试以下代码，这是一个基本的R解决方案：

df <- within(df,difference <- ave(ave(Value, ID, Day, FUN = mean),ID, FUN = function(x) c(NA,diff(x))))

数据

df <- structure(list(ID = c("A", "A", "A", "A", "B", "B", "B", "C", 
"C", "C"), Day = c(1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 3L), Value = c(1.4, 
3.4, 5.6, 6.7, 2.3, 3.4, 3.5, 2.3, 4.6, 6.8)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-10L))

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df假设您的数据帧名为“df”，使用dplyr回答：

library(dplyr)

output <- df %>% 
  group_by(ID, Day) %>% 
  summarise(Value = mean(Value)) %>% # ensure only 1 Value per Day/ID
  mutate(PrevValue = lag(value, n=1), # create column that is previous days value                            
         DiffToPreviousDay = PrevValue - Value) # calculate difference

库（dplyr）
产量%
分组依据（ID，日期）%>%
总结（值=平均值））%>%#确保每天/ID只有一个值
mutate（PrevValue=lag（value，n=1），#创建前几天值的列
DiffToPreviousDay=PrevValue-Value）#计算差异

如果一天是浮动的，而不是寻找与前一天的差异，您希望与前一观察结果的差异，那么只需省略总结：

library(dplyr)

output <- df %>% 
  group_by(ID, Day) %>% 
  mutate(PrevValue = lag(value, n=1), # create column that is previous days value                            
         DiffToPreviousObservation = PrevValue - Value) # calculate difference

库（dplyr）
产量%
分组依据（ID，日期）%>%
mutate（PrevValue=lag（value，n=1），#创建前几天值的列
DiffToPreviousObservation=PrevValue-Value）#计算差异
我喜欢这个！绘制第7行的差值为0有点危险。。。
library(dplyr)

output <- df %>% 
  group_by(ID, Day) %>% 
  mutate(PrevValue = lag(value, n=1), # create column that is previous days value                            
         DiffToPreviousObservation = PrevValue - Value) # calculate difference