引用 data.frame 的前几行来计算 R 中的新列答案

【问题标题】：Referencing previous rows of a data.frame to compute a new column in R引用 data.frame 的前几行来计算 R 中的新列
【发布时间】：2014-12-01 15:52:20
【问题描述】：

我正在尝试计算访问不同巢穴的小鸡之间的体重变化。这需要 R 查找当前行中的嵌套代码，找到上一次访问该嵌套的时间，并从当前访问中减去上一次访问的权重。对于每个巢穴的第一次访问，我想输出当前重量（即，好像上次不存在的访问时的重量为零）。

我的数据格式为：

Nest   <- c(a,b,c,d,e,c,b,c)
Weight <- c(2,4,3,3,2,6,8,10)
df <- data.frame(Nest, Weight)

所以这里想要的输出是：

Change <- c(2,4,3,3,2,3,4,4)

通过子集到单个嵌套并使用 for 循环，我已经实现了一次所需的输出：

tmp <- subset(df, Nest == "a")
tmp$change <- tmp$Weight
for(x in 2:(length(tmp$Nest))){
tmp$change[x] <- tmp$Weight[(x)] - tmp$Weight[(x-1)]
}

但是当我尝试将其放入 ddply 时

df2 <- ddply(df, "Nest", function(f) {
  f$change <- f$Weight
  for(x in 2:(length(f$Nest))){
    f$change <- f$Weight[(x)] - f$Weight[(x-1)]
  }
})

输出给出一个空白的 data.frame（0 个变量，0 个变量）。

我是否以正确的方式接近此问题，但代码错误？还是有更好的方法？

提前致谢！

【问题讨论】：

标签： r for-loop plyr

【解决方案1】：

试试这个：

library(dplyr)
df %>% group_by(Nest) %>% mutate(Change = c(Weight[1], diff(Weight)))

或者只有R的基础

transform(df, Change = ave(Weight, Nest, FUN = function(x) c(x[1], diff(x))))

【讨论】：

哇，太棒了。感谢您这么快的回复，立即解决了问题！
它为Nest 中的每个唯一nst 计算FUN(Weight[Nest == nst])，并将输出安排在新列Change 中。
我尝试使用第二个选项中的代码来解决类似的问题，但它不起作用。这一次，我试图在两次访问之间返回一列平均育雏大小，如果从 x[1] 到 x[2] 没有变化，则返回 x[2]，但如果有变化，则意味着x[1] 和 x[2] 被返回。我已经用ifelse 和for 循环尝试过这个，但无济于事。 df <- transform(df, Change = ave(Brood, Nest, FUN = function(x) c(x[1], for(i in 2:length(Nest)){ifelse(x[i]==x[i-1], x[i], (x[i]+x[i-1])/2)}))) 我不明白为什么这不起作用。谢谢！

【解决方案2】：

这是一个 data.table 解决方案。对于大型数据集，这可能会更快。

library(data.table)
setDT(df)[,Change:=c(Weight[1],diff(Weight)),by=Nest]
df
#    Nest Weight Change
# 1:    a      2      2
# 2:    b      4      4
# 3:    c      3      3
# 4:    d      3      3
# 5:    e      2      2
# 6:    c      6      3
# 7:    b      8      4
# 8:    c     10      4

【讨论】：