如何使用 data.table 包通过另一个排序列创建日期列的时间滞后？答案

【问题标题】：How to create a time lag of a column of dates by another sorted column using the data.table package?如何使用 data.table 包通过另一个排序列创建日期列的时间滞后？
【发布时间】：2014-09-26 01:13:53
【问题描述】：

我目前有一个如下所示的数据集：

data.table(Person=rep(LETTERS[1:3],c(3,4,3)),Time=c(3,5,10,1,3,6,15,2,5,9))

Person    Time
A            3
A            5    
A            10
B            1
B            3
B            6
B            15
C            2
C            5
C            9

每个人都有相应的时间。有没有办法可以创建如下数据集：

Person    Time    Previous
A            3           5            
A            5           10    
A            10          10
B            1           3
B            3           6
B            6           15
B            15          15
C            2           5
C            5           9
C            9           5
D            5           5

在这里，数据集包含一个 Previous 列，它本质上是时间的滞后，但它是由列 Person 完成的。因此，某人在 Person 中的最后一个条目将是该人重复。

我想知道 data.table 包中是否有这个实现。我显然可以使用 apply 函数，但这会很慢。任何建议将不胜感激！谢谢！

【问题讨论】：

这可能会有所帮助：stackoverflow.com/questions/14383095/lagging-in-data-table-r
DT[, lag:=c(tail(Time,-1),tail(Time,1)) ,by=Person] 会使用 data.table 调用中的基本函数将您带到那里。不过可能不会特别利用 data.table 的速度。
这里有一个非data.table的解决方案：within(dat, Previous <- unlist(tapply(Time, Person, function(x) c(x[-1], x[length(x)]))))

标签： r data.table

【解决方案1】：

R> DT[, Previous := c(Time[-1], Time[.N]), by=Person]
R> DT
    Person Time Previous
 1:      A    3        5
 2:      A    5       10
 3:      A   10       10
 4:      B    1        3
 5:      B    3        6
 6:      B    6       15
 7:      B   15       15
 8:      C    2        5
 9:      C    5        9
10:      C    9        9

请注意，.N 是 data.table 包中的保留字，是组中的行数，由 by= 参数分段。

【讨论】：