R - 计算不同类别的年度增量答案

【问题标题】：R - Calculating annual incrementals across different categoriesR - 计算不同类别的年度增量
【发布时间】：2018-02-19 17:06:01
【问题描述】：

我正在尝试找到一种方法，如何为我的每个数据类别添加一个与上一年相比具有增量变化的列。我的数据示例如下：

  Year CommodityCode Country Value
1 2014 123456        UK      10
2 2014 123456        US      15
3 2014 123457        UK      5
4 2014 123457        US      7
5 2015 123456        UK      11
6 2015 123456        US      16
7 2015 123457        UK      10
8 2015 123457        US      10

而我想要得到的是这样的：

  Year CommodityCode Country Value Change
1 2014 123456        UK      10    NA
2 2014 123456        US      15    NA
3 2014 123457        UK      5     NA
4 2014 123457        US      7     NA
5 2015 123456        UK      11    1
6 2015 123456        US      16    1
7 2015 123457        UK      10    5
8 2015 123457        US      10    3

我正在为一个包含 100 个国家/地区、数百万种不同商品且跨越 10 年的相当大的数据集运行此程序，因此希望代码不会花费太长时间。我对 R 完全陌生，但花了很长时间在谷歌上搜索并找不到任何解决方案 - 如果之前有人问过这个问题，我深表歉意。

提前非常感谢！

【问题讨论】：

标签： r

【解决方案1】：

这就是dplyr 的亮点：

library("dplyr")

data <- readr::read_delim("Year CommodityCode Country Value
2014 123456 UK 10
2014 123456 US 15
2014 123457 UK 5
2014 123457 US 7
2015 123456 UK 11
2015 123456 US 16
2015 123457 UK 10
2015 123457 US 10", 
delim=" ")

result <- data %>% 
  group_by(Country, CommodityCode) %>% 
  mutate(Change = Value - lag(Value, 1, order_by = Year))
result

Source: local data frame [8 x 5]
Groups: Country, CommodityCode [4]
   Year CommodityCode Country Value Change
  <int>         <int>   <chr> <int>  <int>
1  2014        123456      UK    10     NA
2  2014        123456      US    15     NA
3  2014        123457      UK     5     NA
4  2014        123457      US     7     NA
5  2015        123456      UK    11      1
6  2015        123456      US    16      1
7  2015        123457      UK    10      5
8  2015        123457      US    10      3

【讨论】：