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如何计算R中唯一观察值行的移动和(提供示例)？

在R中计算唯一观察值行的移动和可以使用dplyr包中的lag函数和mutate函数来实现。下面是一个示例代码：

# 导入dplyr包
library(dplyr)

# 创建一个包含重复观察值的数据框
df <- data.frame(id = c(1, 1, 2, 2, 3, 3),
                 value = c(10, 20, 30, 40, 50, 60))

# 使用mutate函数计算移动和
df <- df %>%
  group_by(id) %>%
  mutate(moving_sum = value + lag(value))

# 输出结果
print(df)

在这个示例中，我们首先导入dplyr包，然后创建一个包含重复观察值的数据框df。接下来，我们使用dplyr中的group_by函数按照id列进行分组。然后，使用mutate函数计算每个分组中value列与其前一个观察值的和，并将结果存储在新的列moving_sum中。最后，我们打印输出结果。

这个方法可以计算每个唯一观察值行的移动和，其中移动和定义为当前观察值与前一个观察值的和。这在时间序列分析和数据处理中非常常见。

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相关搜索:R-基本函数-矩阵中向量的秩，按观察值计算 R:如何按组计算观察值之间的比率？可打印类别列和行中的观察值名称在R中:按列中的每个唯一id运行回归，每个唯一ID有多个观察值如何在r中按chron date配对和计算行如何将唯一的观察值转换为R中的变量(列)？如何按id计算每个观察值的累积和如何根据R中的行名计算每列的值之和？如何根据R中部分匹配列名的行值计算行和如何比较R中的列和行中的值？

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