RowDiff类型函数，保留“；第1行“；作为每个组的参考行

假设我有一个带有分组变量的简单数据框，每个组有三个X：

df<-data.frame(grp=rep(letters[1:3],each=3),
               x=rnorm(9))

  grp          x
1   a  1.9561455
2   a -2.3916438
3   a  0.7267603
4   b -0.8794693
5   b -0.3089820
6   b -1.7228825
7   c -0.3964017
8   c -0.6237301
9   c -0.1522535

我通过这种方式做到了：

rowOne<-df %>% group_by(grp) %>% filter(row_number()==1)
names(rowOne)[2]<-"x_initial"
df %>% left_join(rowOne) %>% mutate(xdiff=x-x_initial)

但是，显然，这不是正确的函数。有没有一个函数我没有遇到过，或者有一个更简单的方法来编程R来完成这个任务

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谢谢

可以使用

data.table

或

dplyr

或

base R

方法，通过另一列分组的列中的第一个值来计算列之间的差异

如果我们对单个列执行此操作，则compact data.table方法是一个选项。我们将'data.frame'转换为'data.table'（

setDT（df）

），按分组列（'grp'）分组，我们得到列（'x'）和该列中第一个值（

x[1L]

）之间的差值。注意，我使用了整数表示，即1L。它也可以通过简单地使用

x[1]来工作

。在某些情况下，整数可能会快一点）

或者使用

dplyr

的类似选项是从左到右管道（

%%>%%

）参数，即使用数据集（'df'），然后我们按“grp”分组，并使用

mutate

创建一个新列。请注意，在

dplyr

中有一个

first

功能来选择第一个观测值。它还有其他参数（

？first

）

或者@David Arenburg建议的

base R

选项

df$xdiff <- with(df, ave(x, grp), FUN = function(x) x - x[1L])

或者使用

data.table

，我们可以通过赋值（

：=

）来创建新列。在这里，我们使用

lappy

（.SD是DataTable的

子集）循环考虑中的列，并获得按“grp”分组的差异

nm1 <- setdiff(names(df1), 'grp')
setDT(df1)[, paste0(nm1, 'diff') :=lapply(.SD, function(x) x-x[1L]), grp]

nm1和
with（df，ave（x，grp），FUN=函数（x）x-x[1L]）
ofcourse@AndrewTaylor在
first
中有一个选项
order\u by
。我以前从未用过。
library(data.table)
setDT(df)[, xdiff:=x-x[1L] , by = grp]

library(dplyr)
df %>%
  group_by(grp) %>%
  mutate(xdiff= x- first(x)) 

df$xdiff <- with(df, ave(x, grp), FUN = function(x) x - x[1L])

df1 %>% 
  group_by(grp) %>%
  mutate_each(funs(.-first(.))) %>%
  setNames(., c(names(df1)[1L], paste0(names(df1)[-1L], 'diff'))) %>% 
  ungroup() %>%
  select(-grp) %>%
  bind_cols(df1, .)

nm1 <- setdiff(names(df1), 'grp')
setDT(df1)[, paste0(nm1, 'diff') :=lapply(.SD, function(x) x-x[1L]), grp]

set.seed(24)
df1 <- cbind(df, y= rnorm(9))