如何使用dplyr查找R数据框中两行中的值之间的差异

debugcn 发表于 Dev

赛车Ta

我有一个R数据框，例如：

df <- data.frame(period=rep(1:4,2), 
                 farm=c(rep('A',4),rep('B',4)), 
                 cumVol=c(1,5,15,31,10,12,16,24),
                 other = 1:8);

  period farm cumVol other
1      1    A      1     1
2      2    A      5     2
3      3    A     15     3
4      4    A     31     4
5      1    B     10     5
6      2    B     12     6
7      3    B     16     7
8      4    B     24     8

我如何在每个时段的每个场中找到cumVol的变化，而忽略“其他”列？我想要一个这样的数据框（可以选择保留cumVol列）：

  period farm volume other
1      1    A      0     1
2      2    A      4     2
3      3    A     10     3
4      4    A     16     4
5      1    B      0     5
6      2    B      2     6
7      3    B      4     7
8      4    B      8     8

实际上，可能有许多类似“农场”的列和许多类似“其他”（即被忽略）的列。我希望能够使用变量指定所有列名称。

我正在使用dplyr软件包。

文森特

在dplyr中：

require(dplyr)
df %>%
  group_by(farm) %>%
  mutate(volume = cumVol - lag(cumVol, default = cumVol[1]))

Source: local data frame [8 x 5]
Groups: farm

  period farm cumVol other volume
1      1    A      1     1      0
2      2    A      5     2      4
3      3    A     15     3     10
4      4    A     31     4     16
5      1    B     10     5      0
6      2    B     12     6      2
7      3    B     16     7      4
8      4    B     24     8      8

可能所需的输出实际上应该如下所示？

df %>%
  group_by(farm) %>%
  mutate(volume = cumVol - lag(cumVol, default = 0))

  period farm cumVol other volume
1      1    A      1     1      1
2      2    A      5     2      4
3      3    A     15     3     10
4      4    A     31     4     16
5      1    B     10     5     10
6      2    B     12     6      2
7      3    B     16     7      4
8      4    B     24     8      8

编辑：跟进您的评论，我认为您正在寻找arrange（）。并非如此，最好是提出一个新问题。

df1 <- data.frame(period=rep(1:4,4), farm=rep(c(rep('A',4),rep('B',4)),2), crop=(c(rep('apple',8), rep('pear',8))), cumCropVol=c(1,5,15,31,10,12,16,24,11,15,25,31,20,22,26,34), other = rep(1:8,2) ); 
df1 %>% 
  arrange(desc(period), desc(farm)) %>%
  group_by(period, farm) %>% 
  summarise(cumVol=sum(cumCropVol))

编辑：跟进＃2

df1 <- data.frame(period=rep(1:4,4), farm=rep(c(rep('A',4),rep('B',4)),2), crop=(c(rep('apple',8), rep('pear',8))), cumCropVol=c(1,5,15,31,10,12,16,24,11,15,25,31,20,22,26,34), other = rep(1:8,2) ); 
df <- df1 %>% 
  arrange(desc(period), desc(farm)) %>% 
  group_by(period, farm) %>% 
  summarise(cumVol=sum(cumCropVol))

ungroup(df) %>% 
  arrange(farm) %>%
  group_by(farm) %>% 
  mutate(volume = cumVol - lag(cumVol, default = 0))

Source: local data frame [8 x 4]
Groups: farm

  period farm cumVol volume
1      1    A     12     12
2      2    A     20      8
3      3    A     40     20
4      4    A     62     22
5      1    B     30     30
6      2    B     34      4
7      3    B     42      8
8      4    B     58     16

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