연도 차이가있는 래그 함수를 사용하여 변경 계산 R

Question

모든 지연 시차는 연속 시계열을 사용합니다. 나는 해마다 변화율을 계산하려고 노력하고 있지만, 중간에 틈이 있는지 계산하는 것은 의미가 없습니다. 즉, 나는 2001 년에서 2004 년까지 퍼센트 변화를 원하지 않을 것입니다. 단지 2 년 사이에 관심이 있습니다. 데이터 입력의 예 :

structure(list(ID = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("A", "B"), class = "factor"), 
    Year = c(2000L, 2001L, 2004L, 2005L, 2006L, 2007L, 1990L, 
    2000L, 2001L, 2005L, 2006L, 2007L, 2009L), Value = c(4L, 
    10L, 7L, 4L, 7L, 5L, 2L, 7L, 10L, 6L, 9L, 2L, 9L)), .Names = c("ID", 
"Year", "Value"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -13L 
)) 

df <- df %>% group_by(ID) %>% 
    mutate(delta = (Value-lag(Value))/lag(Value)) 

위의 줄은 점프하는 장소를 무시하고 원하는 출력을 반환하지 않습니다. 원하는 출력 : 여기

structure(list(ID = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("A", "B"), class = "factor"), 
    Year = c(2000L, 2001L, 2004L, 2005L, 2006L, 2007L, 1990L, 
    2000L, 2001L, 2005L, 2006L, 2007L, 2009L), Value = c(4L, 
    10L, 7L, 4L, 7L, 5L, 2L, 7L, 10L, 6L, 9L, 2L, 9L), Change = c(NA, 
    1.5, NA, -0.428571429, 0.75, -0.285714286, NA, 2.5, 0.428571429, 
    NA, 0.5, -0.777777778, NA)), .Names = c("ID", "Year", "Value", 
"Change"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -13L)) 

Answer 1

: 여기

df %>% group_by(ID) %>% 
    mutate(delta = ifelse((Year - lag(Year)) > 1, NA, (Value-lag(Value))/lag(Value))) 

Answer 2

는 data.table 용액이다

# load library and convert to data.table 
library(data.table) 
setDT(df) 

df[, "Change" := ifelse(Year-shift(Year)==1, 
    (Value-shift(Value))/shift(Value), NA), by="ID"] 

이는 거대한 데이터 세트로 느릴 수 ifelse 사용

df 
    ID Year Value  Change 
1: A 2000  4   NA 
2: A 2001 10 1.5000000 
3: A 2004  7   NA 
4: A 2005  4 -0.4285714 
5: A 2006  7 0.7500000 
6: A 2007  5 -0.2857143 
7: B 1990  2   NA 
8: B 2000  7   NA 
9: B 2001 10 0.4285714 
10: B 2005  6   NA 
11: B 2006  9 0.5000000 
12: B 2007  2 -0.7777778 
13: B 2009  9   NA 

을 반환하지만 데이터 만약 세트가 관측 크기의 수천에있다, 이것은 눈에 띄지 않을 것이다. dplyr를 사용

Answer 3

diff 기능을 이용 가능한 솔루션.

library(dplyr) 
df <- df %>% group_by(ID) %>% 
    mutate(delta = (Value-lag(Value))/lag(Value)) 

#find the difference between each row 
yeardiff<-c(0,diff(df$Year)) 
#for any row with a difference not equal to one set to NA 
df$delta[yeardiff !=1]<-NA 

Answer 4

우리는 단지 출력

lv <- with(df, ave(Value, ID, FUN = function(x) c(NA, x[-length(x)]))) 
ly <- with(df, ave(Year, ID, FUN = function(x) c(NA, x[-length(x)]))) 
df$Change <- with(df, ifelse((Year -ly) >1, NA, (Value - lv)/lv)) 
df$Change 
#[1]   NA 1.5000000   NA -0.4285714 0.7500000 
#[6] -0.2857143   NA   NA 0.4285714   NA 
#[11] 0.5000000 -0.7777778   NA