R의 이전 및 다음 행에있는 값 사이의 평균을 얻는 방법은 무엇입니까?
Jn Coe
나는 수년 동안 많은 그룹에 대한 지출과 함께 R에 대한 데이터 프레임을 가지고 있습니다. 기본적으로 다음과 같이 보입니다 (회색 열).
전년도와 다음 해의 지출을 기준으로 노란색 열에 표시된 것처럼 연도 별 지출 평균을 추가하고 싶습니다.
이 코드를 사용해 보았습니다.
expenditures %>%
group_by(id) %>%
mutate(
avg_exp = ifelse(year != 2011 && year != 2008,
mean(c(
Spending[Year %in% (Year-1)],
Spending[Year %in% (Year+1)])),
NA)) %>%
View()
그러나 나는 모든 종류의 이상한 숫자를 유지합니다. 우선, ifelse는 else 조건 만 적용합니다. 심지어 Year 열이 정수로 설정되어있는 경우에도 마찬가지입니다. 둘째, else 조건에서도 평균을 계산하도록 설정하더라도 모든 행 (각 그룹의)이 동일한 숫자로 채워 져서 어디서 왔는지 모르겠습니다 (일반 평균에 가깝습니다). 그룹의 동일하지 않음).
이 작업을 수행하는 간단한 방법이 있습니까? 감사
Akrun
우리는 사용할 수 +의 lag및 lead'ID'로 그룹화 한 후 2로 나눈다. default모두 옵션 lead과는 lag되어 NA있으므로, 그 첫 번째와 마지막 '년도'될 것 NA'평균'열에서
library(dplyr)
expenditures %>%
group_by(ID) %>%
mutate(Mean = (lead(Spending) + lag(Spending))/2)
-산출
# A tibble: 12 x 4
# Groups: ID [3]
# ID Year Spending new
# <int> <int> <dbl> <dbl>
# 1 1 2008 55 NA
# 2 1 2009 57 60
# 3 1 2010 65 63.5
# 4 1 2011 70 NA
# 5 2 2008 80 NA
# 6 2 2009 87 85
# 7 2 2010 90 91
# 8 2 2011 95 NA
# 9 3 2008 120 NA
#10 3 2009 123 125
#11 3 2010 130 129
#12 3 2011 135 NA
또는 다른 옵션은 출력 에 cbind대한 lead/lag다음 사용rowMeans
expenditures %>%
group_by(ID) %>%
mutate(Mean = rowMeans(cbind(lead(Spending), lag(Spending))))
데이터
expenditures <- structure(list(ID = c(1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L,
3L, 3L), Year = c(2008L, 2009L, 2010L, 2011L, 2008L, 2009L, 2010L,
2011L, 2008L, 2009L, 2010L, 2011L), Spending = c(55, 57, 65,
70, 80, 87, 90, 95, 120, 123, 130, 135)), class = "data.frame",
row.names = c(NA,
-12L))
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