[r] R 데이터에서 이전 행의 값을 사용합니다.

Question 1

한 열의 현재 값과 다른 열의 이전 값에서 계산 된 data.table에 새 열을 만들고 싶습니다. 이전 행에 액세스 할 수 있습니까?

예 :

> DT <- data.table(A=1:5, B=1:5*10, C=1:5*100)
> DT
   A  B   C
1: 1 10 100
2: 2 20 200
3: 3 30 300
4: 4 40 400
5: 5 50 500
> DT[, D := C + BPreviousRow] # What is the correct code here?

정답은

> DT
   A  B   C   D
1: 1 10 100  NA
2: 2 20 200 210
3: 3 30 300 320
4: 4 40 400 430
5: 5 50 500 540

Question 2

v1.9.6 에서 shift()구현 하면 이것은 매우 간단합니다.

DT[ , D := C + shift(B, 1L, type="lag")]
# or equivalently, in this case,
DT[ , D := C + shift(B)]

에서 뉴스 :

새로운 기능의 shift()빠른 구현 lead/lag의 벡터 , 리스트 , data.frames 또는 data.tables . “lag” (기본값) 또는 “lead”type 중 하나 일 수 있는 인수를 사용 합니다. 그것은과 함께 매우 편리한 사용 가능 또는 . 예 : . 더 많은 정보 를 위해 봐주세요 .:=set()DT[, (cols) := shift(.SD, 1L), by=id]?shift

이전 답변에 대한 기록을 참조하십시오.

Question 3

사용하면 dplyr다음을 수행 할 수 있습니다.

mutate(DT, D = lag(B) + C)

다음을 제공합니다.

#   A  B   C   D
#1: 1 10 100  NA
#2: 2 20 200 210
#3: 3 30 300 320
#4: 4 40 400 430
#5: 5 50 500 540

Question 4

몇몇 사람들이 구체적인 질문에 답했습니다. 도움이 될 수있는 이와 같은 상황에서 사용하는 범용 함수는 아래 코드를 참조하십시오. 이전 행을 가져 오는 대신 “과거”또는 “미래”에서 원하는만큼 많은 행으로 이동할 수 있습니다.

rowShift <- function(x, shiftLen = 1L) {
  r <- (1L + shiftLen):(length(x) + shiftLen)
  r[r<1] <- NA
  return(x[r])
}

# Create column D by adding column C and the value from the previous row of column B:
DT[, D := C + rowShift(B,-1)]

# Get the Old Faithul eruption length from two events ago, and three events in the future:
as.data.table(faithful)[1:5,list(eruptLengthCurrent=eruptions,
                                 eruptLengthTwoPrior=rowShift(eruptions,-2),
                                 eruptLengthThreeFuture=rowShift(eruptions,3))]
##   eruptLengthCurrent eruptLengthTwoPrior eruptLengthThreeFuture
##1:              3.600                  NA                  2.283
##2:              1.800                  NA                  4.533
##3:              3.333               3.600                     NA
##4:              2.283               1.800                     NA
##5:              4.533               3.333                     NA

Question 5

위의 @Steve Lianoglou의 의견에 따라 다음과 같은 이유가 있습니다.

DT[, D:= C + c(NA, B[.I - 1]) ]
#    A  B   C   D
# 1: 1 10 100  NA
# 2: 2 20 200 210
# 3: 3 30 300 320
# 4: 4 40 400 430
# 5: 5 50 500 540

seq_len또는 head또는 다른 기능을 사용하지 마십시오 .

Question 6

Arun의 솔루션에 따라 다음을 참조하지 않고도 유사한 결과를 얻을 수 있습니다. .N

> DT[, D := C + c(NA, head(B, -1))][]
   A  B   C   D
1: 1 10 100  NA
2: 2 20 200 210
3: 3 30 300 320
4: 4 40 400 430
5: 5 50 500 540

Question 7

패딩 인수를 추가하고 일부 이름을 변경하여 shift. https://github.com/geneorama/geneorama/blob/master/R/shift.R

Question 8

내 직관적 인 솔루션은 다음과 같습니다.

#create data frame
df <- data.frame(A=1:5, B=seq(10,50,10), C=seq(100,500, 100))`
#subtract the shift from num rows
shift  <- 1 #in this case the shift is 1
invshift <- nrow(df) - shift
#Now create the new column
df$D <- c(NA, head(df$B, invshift)+tail(df$C, invshift))`

여기서 invshift행 수에서 1을 뺀 값은 4 nrow(df)입니다. 데이터 프레임이나 벡터의 행 수를 제공합니다. 마찬가지로 이전 값을 가져 오려면 nrow 2, 3, … etc에서 빼고 그에 따라 NA를 처음에 넣으십시오.