在 R 中为时间序列横截面创建滞后答案

【问题标题】：to create lag for Time Series Cross sectional in R在 R 中为时间序列横截面创建滞后
【发布时间】：2013-11-17 23:27:53
【问题描述】：

我是 R 新手，从 SAS 搬来。
我有每个 ID 24 个月的时间序列横截面数据。像

这样的快照

ID Time Var  
1 201201 2.5  
1 201202 3.2  
1 201203 4.1  
1 201204 3.2  
1 201205 4.1  
2 201201 1.8  
2 201202 5.6  
2 201203 4.5  
2 201204 9.2  
2 201205 8.1

现在，我必须创建具有 5 个滞后的 Var1、Var2、var3、var4 和 var5，其中 var1 将滞后 1，var 2 将滞后 2，依此类推。DataCombine 库的“Slide”函数可以完成这项工作，但我无法安装 R 2.15.3 或更高版本，并且 Slide 适用于 >=2.15.3。

您能帮我解决这个问题吗？在 SAS 中，我可以使用 Proc Panel 完成此操作，但我不知道如何在 R 中执行此操作。

【问题讨论】：

Henrik，回答真的很有帮助，非常感谢。但是，当我在我的数据集上使用这个“代码”时，我收到了一个错误（可能是由于数据集的大小和变量的数量）。我正在尝试通过阅读有关 zoo 和 ddply 的更多信息来解决这个问题:(
这可能是重复的：stackoverflow.com/questions/1971461/…
是的，Max，我同意你的观点，这个问题似乎是重复的。但是，我试图创建 5 个滞后，但我无法使用那里的解决方案创建 5 个滞后。

标签： r

【解决方案1】：

也许您正在寻找embed？

# copy sample data to clipboard
df <- read.table(text=readClipboard(), header=TRUE)
embed(df$Var, 5)
#      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
# [1,]  4.1  3.2  4.1  3.2  2.5
# [2,]  1.8  4.1  3.2  4.1  3.2
# [3,]  5.6  1.8  4.1  3.2  4.1
# [4,]  4.5  5.6  1.8  4.1  3.2
# [5,]  9.2  4.5  5.6  1.8  4.1
# [6,]  8.1  9.2  4.5  5.6  1.8

【讨论】：

【解决方案2】：

如果你想在每个 ID 中滞后，你可以试试这个：

library(plyr)
library(zoo)
df2 <- ddply(.data = df, .variables = .(ID), function(x){
  lag(zoo(x$Var), k = 0:4)
})
df2
#    ID lag0 lag1 lag2 lag3 lag4
# 1   1  2.5  3.2  4.1  3.2  4.1
# 2   1  3.2  4.1  3.2  4.1   NA
# 3   1  4.1  3.2  4.1   NA   NA
# 4   1  3.2  4.1   NA   NA   NA
# 5   1  4.1   NA   NA   NA   NA
# 6   2  1.8  5.6  4.5  9.2  8.1
# 7   2  5.6  4.5  9.2  8.1   NA
# 8   2  4.5  9.2  8.1   NA   NA
# 9   2  9.2  8.1   NA   NA   NA
# 10  2  8.1   NA   NA   NA   NA

【讨论】：