从 r 中的季度长格式数据计算年增长率

Question

我的数据采用以下形式：

df <- data.frame(Sector=c(rep("A",8),rep("B",8)), Country = c(rep("USA", 16)),
                 Quarter=rep(1:8,2),Income=20:35)
df2 <- data.frame(Sector=c(rep("A",8),rep("B",8)), Country = c(rep("UK", 16)),
                 Quarter=rep(1:8,2),Income=32:47)
df <- rbind(df, df2)

我想做的是计算每年第一季度到第二年第一季度的增长率，在国家和部门内。在上面的示例中，它将是从第 1 季度到第 5 季度的增长率。因此，对于美国的 A 部门，它将是 (24/20)-1=0.2

然后我想将此数据作为新列附加到数据框中。

我查看了以下解决方案： How calculate growth rate in long format data frame?

但是如果滞后超过一个时间单位，则没有 r-skills 让它工作。有什么建议吗？

添加

所以我想要的是增长率，即下例中的 (24/20)-1=0.2。不是我第一次写的 1-(24/20)。所需的输出应如下所示：

  Sector Country Quarter Income     growth
   (fctr)  (fctr)   (int)  (int)      (dbl)
1       A     USA       1     20    NA
2       A     USA       2     21    NA
3       A     USA       3     22    NA
4       A     USA       4     23    NA
5       A     USA       5     24    0.2
6       A     USA       6     25    0.1904
7       A     USA       7     26    0.1818

Answer 1

我认为你需要这样的东西：

library(dplyr)
df %>%
  #group by sector and country
  group_by(Sector, Country) %>%
  #calculate growth as (quarter / 5-period-lagged quarter) - 1
  mutate(growth = Income / lag(Income, 4) - 1)

输出

Source: local data frame [32 x 5]
Groups: Sector, Country [4]

   Sector Country Quarter Income    growth
   (fctr)  (fctr)   (int)  (int)     (dbl)
1       A     USA       1     20        NA
2       A     USA       2     21        NA
3       A     USA       3     22        NA
4       A     USA       4     23        NA
5       A     USA       5     24 0.2000000
6       A     USA       6     25 0.1904762
7       A     USA       7     26 0.1818182
8       A     USA       8     27 0.1739130
9       B     USA       1     28        NA
10      B     USA       2     29        NA
..    ...     ...     ...    ...       ...

Answer 2

df3 = copy(df)
df3$Quarter = df3$Quarter - 4
df = merge(df,df3,c('Sector','Country','Quarter'), suffixes = c('','_prev'), all.x = T)
df$growth = 1 - (df$Income_prev/df$Income


> df
   Sector Country Quarter Income Income_prev growth
1       A     USA       1     20          24     -4
2       A     USA       2     21          25     -4
3       A     USA       3     22          26     -4
4       A     USA       4     23          27     -4
5       A     USA       5     24          NA     NA
6       A     USA       6     25          NA     NA
7       A     USA       7     26          NA     NA
8       A     USA       8     27          NA     NA
9       A      UK       1     32          36     -4
10      A      UK       2     33          37     -4
11      A      UK       3     34          38     -4
12      A      UK       4     35          39     -4
13      A      UK       5     36          NA     NA
14      A      UK       6     37          NA     NA
15      A      UK       7     38          NA     NA
16      A      UK       8     39          NA     NA
17      B     USA       1     28          32     -4
18      B     USA       2     29          33     -4
19      B     USA       3     30          34     -4
20      B     USA       4     31          35     -4
21      B     USA       5     32          NA     NA
22      B     USA       6     33          NA     NA
23      B     USA       7     34          NA     NA
24      B     USA       8     35          NA     NA
25      B      UK       1     40          44     -4
26      B      UK       2     41          45     -4
27      B      UK       3     42          46     -4
28      B      UK       4     43          47     -4
29      B      UK       5     44          NA     NA
30      B      UK       6     45          NA     NA
31      B      UK       7     46          NA     NA
32      B      UK       8     47          NA     NA
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