R 矢量化或循环或应用函数？

我有一个6列的数据框。第1列保存日期，第2列个人和第3列至第6列用于计算

Date <- c(1, 1, 2, 2, 2, 3)
Ind <- c("a","a","a","b","c","c")
C <- c(5, 6, 5, 7, 8, 8)
D <- c(8, 8, 9, 9, 9, 9)
E <- c(8, 9, 11, 10, 9, 7)
F <- c(5, 6, 8, 5, 7, 4)

df <- data.frame(Date, Ind, C, D, E, F)

---

Datedplyr

包提供了非常好的

lag

和

lead

功能

> library(dplyr)
> df %>% mutate(G = C + D + lead(E,1) + lead(F,1))
  Date Ind C D  E F  G
1    1   a 5 8  8 5 28
2    1   a 6 8  9 6 33
3    2   a 5 9 11 8 29
4    2   b 7 9 10 5 32
5    2   c 8 9  9 7 28
6    3   c 8 9  7 4 NA

G是最后一行的

NA

，因为没有下一个日期值

编辑： 正如其他人提到的，您的示例数据似乎有两个日期，分别是

Ind==a

。在这种情况下，您可能需要小心超前/滞后

如果这样做有意义的话，您可以先将它们聚合起来，然后再进行超前/滞后

df %>% group_by(Date,Ind) %>% 
  summarise(C=mean(C),D=mean(D),E=mean(E),F=mean(F)) %>%
  ungroup %>%
  mutate(G = C + D + lead(E,1) + lead(F,1))

产生：

  Date Ind   C D    E   F    G
1    1   a 5.5 8  8.5 5.5 32.5
2    2   a 5.0 9 11.0 8.0 29.0
3    2   b 7.0 9 10.0 5.0 32.0
4    2   c 8.0 9  9.0 7.0 28.0
5    3   c 8.0 9  7.0 4.0   NA

---

Ind a有两行用于日期1。您想做什么？距离通常是L1:

abs（C-D）+abs（E-F）

或L2:

（C-D）^2+（E-F）^2

，即始终为正。@egilio您的描述有点混乱。能否显示此示例数据的预期输出。

Date

列与

3:5

和

1:2

行相同。此外，它似乎按

Ind

进行分组。所以，我不确定这是否正确。谢谢你指出这一点。我假设这不是数据的预期特性，因为OP没有提到如何处理它。我正在查看OP的代码

df$Date==（df$Date+1）

。也许你是对的，但是例子和描述令人困惑。

  Date Ind   C D    E   F    G
1    1   a 5.5 8  8.5 5.5 32.5
2    2   a 5.0 9 11.0 8.0 29.0
3    2   b 7.0 9 10.0 5.0 32.0
4    2   c 8.0 9  9.0 7.0 28.0
5    3   c 8.0 9  7.0 4.0   NA