考虑到年份和 id 滞后变量[重复]答案

【问题标题】：lagging a variable taking into account year and id [duplicate]考虑到年份和 id 滞后变量[重复]
【发布时间】：2018-12-16 21:04:18
【问题描述】：

我有以下不平衡数据集：

我想要一个变量 lagA 真正考虑到每个观察的年份和 id 而不仅仅是向下移动列：

id Year A   lagA
1  1    5   NA
1  2    6   5
2  1    11  NA
2  2    12  11
2  3    13  12
3  2    1   NA
3  3    3   1

有什么想法吗？我尝试确保数据框是 pf 类 pdata.frame，但是当我使用函数 lag(A,1) 时，它只会将列向下移动，从而产生不一致的结果。

【问题讨论】：

标签： r dataframe longitudinal

【解决方案1】：

我们需要按 'id' 分组，然后执行lag

library(dplyr)
df1 %>%
     arrange(id, Year) %>% # in case not ordered by 'year'
     group_by(id) %>%
     mutate(lagA = lag(A))
# A tibble: 7 x 4
# Groups:   id [3]
#     id  Year     A  lagA
#  <int> <int> <int> <int>
#1     1     1     5    NA
#2     1     2     6     5
#3     2     1    11    NA
#4     2     2    12    11
#5     2     3    13    12
#6     3     2     1    NA
#7     3     3     3     1

【讨论】：

我试图避免加载外部包，但以下stats::lag 不起作用：ave(df1$A, df1$id, FUN = dplyr::lag)。
@RuiBarradas 您可以附加NA 并删除ave 中的最后一个观察值with(df1, ave(A, id, FUN = function(x) c(NA, x[-length(x)])))
可以，不过上面的比较简单。
@RuiBarradas 不清楚为什么stats::lag 的输出是stats::lag(1:5)# [1] 1 2 3 4 5 是一样的。可能它需要一个时间序列对象
唯一的区别是tsp 属性。例如，尝试stats::lag(1:5, k = 2)。