逐日计算变量值的进度
逐日计算变量值的进度
提问于 2015-07-09 14:13:49
这是我的数据：
ID Day number.of.day
ID1 Day1 5
ID1 Day1 5
ID1 Day1 5
ID1 Day1 5
ID1 Day1 5
ID1 Day2 4
ID1 Day2 4
ID1 Day2 4
ID1 Day2 4
ID1 Day3 1
ID1 Day4 1
ID2 Day1 2
ID2 Day1 2
ID2 Day2 3
ID2 Day2 3
ID2 Day2 3更新：
我想一天一天地计算每个ID的number.of.day ，以下是预期的结果：
ID Day number.of.day advance
ID1 Day1 5 NA
ID1 Day1 5 NA
ID1 Day1 5 NA
ID1 Day1 5 NA
ID1 Day1 5 NA
ID1 Day2 4 (4-5)/5
ID1 Day2 4 NA
ID1 Day2 4 NA
ID1 Day2 4 NA
ID1 Day3 1 (1-4)/4
ID1 Day4 1 (1-1)/1
ID2 Day1 2 NA
ID2 Day1 2 NA
ID2 Day2 3 (3-2)/2
ID2 Day2 3 NA
ID2 Day2 3 NA希望得到你的回复！
回答 3
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2015-07-09 14:28:44
下面是一个使用data.table的简单而有效的解决方案
library(data.table)
setDT(df)[!duplicated(df), advance := c(NA, diff(number.of.day)/number.of.day[-.N])]
# ID Day number.of.day advance
# 1: ID1 Day1 5 NA
# 2: ID1 Day1 5 NA
# 3: ID1 Day1 5 NA
# 4: ID1 Day1 5 NA
# 5: ID1 Day1 5 NA
# 6: ID1 Day2 4 -0.20
# 7: ID1 Day2 4 NA
# 8: ID1 Day2 4 NA
# 9: ID1 Day2 4 NA
# 10: ID1 Day3 1 -0.75
# 11: ID1 Day4 1 0.00
# 12: ID2 Day1 2 1.00
# 13: ID2 Day1 2 NA
# 14: ID2 Day2 3 0.50
# 15: ID2 Day2 3 NA
# 16: ID2 Day2 3 NAStack Overflow用户
发布于 2015-07-09 14:28:52
library(dplyr)
newdf <- df %>% group_by(ID) %>%
mutate(advance = c(NA, head((lead(number.of.day)-number.of.day)/number.of.day, -1)),
diff = c(0, diff(as.numeric(Day))))
is.na(newdf$advance) <- newdf$diff == 0L
newdf[,-5]
# Source: local data frame [16 x 4]
# Groups: ID
#
# ID Day number.of.day advance
# 1 ID1 Day1 5 NA
# 2 ID1 Day1 5 NA
# 3 ID1 Day1 5 NA
# 4 ID1 Day1 5 NA
# 5 ID1 Day1 5 NA
# 6 ID1 Day2 4 -0.20
# 7 ID1 Day2 4 NA
# 8 ID1 Day2 4 NA
# 9 ID1 Day2 4 NA
# 10 ID1 Day3 1 -0.75
# 11 ID1 Day4 1 0.00
# 12 ID2 Day1 2 NA
# 13 ID2 Day1 2 NA
# 14 ID2 Day2 3 0.50
# 15 ID2 Day2 3 NA
# 16 ID2 Day2 3 NAStack Overflow用户
发布于 2015-07-09 14:59:18
以下是另一个非常简单的建议，它只使用base R
new_day <- which(diff(as.numeric(df$Day))>0)
day_change <- c(diff(df$number.of.day),0)
res <- day_change/df$number.of.day
temp <- res[new_day]
res[res==0] <- NA
res[new_day] <- temp
res <- c(NA,res[-length(res)])
df <- cbind(df,res)
#> df
# ID Day number.of.day res
#1 ID1 Day1 5 NA
#2 ID1 Day1 5 NA
#3 ID1 Day1 5 NA
#4 ID1 Day1 5 NA
#5 ID1 Day1 5 NA
#6 ID1 Day2 4 -0.20
#7 ID1 Day2 4 NA
#8 ID1 Day2 4 NA
#9 ID1 Day2 4 NA
#10 ID1 Day3 1 -0.75
#11 ID1 Day4 1 0.00
#12 ID2 Day1 2 1.00
#13 ID2 Day1 2 NA
#14 ID2 Day2 3 0.50
#15 ID2 Day2 3 NA
#16 ID2 Day2 3 NA页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/31320113
复制相关文章
相似问题
腾讯云开发者
