Использовать значение из предыдущей строки в данных R.таблица расчета

Я хочу создать новый столбец в данные.таблица рассчитывается из текущего значения одного столбца и предыдущего другого. Можно ли получить доступ к предыдущим строкам?

например:

> 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?

правильный ответ должен быть

> 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
7 67
javascript data.table

7 ответов:

С shift() реализовала в В1.9.6, это достаточно просто. 

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

С новости:

  1. новая функция shift() реализует fast lead/lag на вектор,список,данные.кадры или данные.таблицы. Это занимает type аргумент, который может быть либо "отставание" (по умолчанию) или "вести". Это позволяет очень удобное использование вместе с := или set(). Например: DT[, (cols) := shift(.SD, 1L), by=id]. Пожалуйста, взгляните на ?shift для получения дополнительной информации.

смотрите историю для предыдущих ответов.

85

несколько человек ответили на конкретный вопрос. См. код ниже для функции общего назначения, которую я использую в таких ситуациях, которые могут быть полезны. Вместо того, чтобы просто получить предыдущую строку, вы можете пройти столько строк в "прошлом" или "будущем", сколько захотите.

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
19

используя dplyr вы могли бы сделать:

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

что дает:

#   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
14

основываясь на комментарии @Steve Lianoglou выше, почему бы просто не:

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

и избегать использования seq_len или head или любая другая функция.

12

после решения Аруна, аналогичные результаты могут быть получены без ссылки на .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
9

Я добавил аргумент заполнения и изменил некоторые имена и назвал его shift. https://github.com/geneorama/geneorama/blob/master/R/shift.R

1

вот мое интуитивное решение:

ваш фрейм данных

df=данные.кадр (A=1: 5, B=seq (10,50,10), C=seq(100,500, 100))

Теперь создайте новый столбец

df$D=c (NA, head(df$B, 4)+tail(df$C, 4))

здесь 4-это число строк минус 1. Если у вас есть, скажем, 1000 строк, то 4 должны быть заменены на 999. nrow (df) предоставляет вам количество строк во фрейме данных или в векторе. Аналогично, если вы хотите взять еще более ранние значения, вычтите из nrow 2, 3, ...и т. д., а также поставить NA соответственно в начале. Надеюсь, это поможет.

0