【问题标题】：Rearranging a data set to create one with lags (Past obervations)重新排列数据集以创建具有滞后的数据集（过去的观察）
【发布时间】：2021-03-01 14:36:05
【问题描述】：

假设原始数据集有 100 个观测值

X1、X2、X3、---、X100

现在我想重新排列数据如下并创建一个新的数据集

Current_State Lag1 Lag2 Lag3 Lag4 Lag5

X100 X99 X98 X97 X96 X95

X99 X98 X97 X96 X95 X94

X98 X97 X96 X95 X94 X93

X97 X96 X95 X94 X93 X92

。 . .

X6 X5 X4 X3 X2 X1

有没有办法在 r 或 matlab 中做这个简单的操作，而不是做一系列的 for 循环。

【问题讨论】：

由于这个问题侧重于编程，因此不在本网站上讨论。但是，它非常适合stackoverflow

标签： r dataset matlab

【解决方案1】：

Matlab

您可以使用implicit expansion（广播）构建索引以生成所需的结果：

x = [10 34 22 5 17 48 56 6 19]; % data
L = 5; % number of lags
result = x((end-L:-1:1).'+(L:-1:0));

这给出了一个结果

该行定义了当前样本，并且
每一列都是滞后的。

例子：

>> x
x =
    10    34    22     5    17    48    56     6    19
>> result
result =
    19     6    56    48    17     5
     6    56    48    17     5    22
    56    48    17     5    22    34
    48    17     5    22    34    10

【讨论】：

【解决方案2】：

在任何语言中，您都需要等效的循环，但它可以被伪装和缩写。在R:

x <- 1:100 # Example of the data
k <- 5     # Specify number of lags
#
# Here is the computation.  It creates each column successively, putting
# them (automatically) into a matrix.  The rest is just cosmetic--turning
# the matrix into a dataframe and naming its variables.
#
y <- rev(x)
X <- as.data.frame(sapply(0:k, function(i) y[1:(length(y)-k)+i]))
colnames(X) <- paste0("Lag", 0:k)

【讨论】：