将连续行中的差异除以中间的 NA 行数，然后将分数重新分配给 NA 行。 R dplyr() 变异() 滞后()答案

【问题标题】：Divide difference in consecutive rows by number of NA rows in between and reassign fraction to NA rows. R dplyr() mutate() lag()将连续行中的差异除以中间的 NA 行数，然后将分数重新分配给 NA 行。 R dplyr() 变异() 滞后()
【发布时间】：2021-09-28 08:09:03
【问题描述】：

使用 dplyr() lag() 函数，我发现了连续行之间“x”的差异。对于在“x”中有 NA 的行，“diff”为 NA。对于下一个“差异”，NA 行似乎被排除在计算之外：

df  %>%
  mutate(diff = x - lag(x))

date	x	diff
2021-01-01	0	0
2021-01-02	10	10
2021-01-02	30	20
2021-01-03	NA	NA
2021-01-04	60	30

为了获得更完整的数据集，我假设在两个条目之间，当有 NA 条目时，“x”会线性增加。

所以，我想将 NA 行后面的“差异”除以 1 +“跳过”的 NA 行数。在此示例中，跳过了 1 个 NA 行，因此我想除以 30/2 并在 NA 行和下一行的 diff 列中输入 15，如下所示。

date	x	diff
2021-01-01	0	0
2021-01-02	10	10
2021-01-02	30	20
2021-01-03	NA	15
2021-01-04	60	15

【问题讨论】：

我得到一个不同的diff 列，其中包含“我的”dplyr-functions:c(NA, 10, 20, NA, NA)。

标签： r dplyr na lag

【解决方案1】：

你可以使用包zoo中的na.approx：

library(dplyr)
library(zoo)

df %>% 
  mutate(diff = na.approx(x) - lag(na.approx(x)))

给你

# A tibble: 5 x 3
  date           x  diff
  <date>     <dbl> <dbl>
1 2021-01-01     0    NA
2 2021-01-02    10    10
3 2021-01-02    30    20
4 2021-01-03    NA    15
5 2021-01-04    60    15

使用lag(x, default = 0)，您可以处理data.frame 开头的NA。

【讨论】：