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R data.table計算で前の行の値を使用します

1つの列の現在の値と別の列の前の値から計算されたdata.tableに新しい列を作成したい。前の行にアクセスすることは可能ですか？

例えば。：

> DT <- data.table(A=1:5, B=1:5*10, C=1:5*100)
> DT
   A  B   C
1: 1 10 100
2: 2 20 200
3: 3 30 300
4: 4 40 400
5: 5 50 500
> DT[, D := C + BPreviousRow] # What is the correct code here?

正解は

> DT
   A  B   C   D
1: 1 10 100  NA
2: 2 20 200 210
3: 3 30 300 320
4: 4 40 400 430
5: 5 50 500 540
rdata.table
70
Corone

shift()を v1.9.6 で実装すると、これは非常に簡単です。

_DT[ , D := C + shift(B, 1L, type="lag")]
# or equivalently, in this case,
DT[ , D := C + shift(B)]
_

[〜＃〜] news [〜＃〜] から：

  1. 新しい関数shift()はvector、list、data.framesまたはの高速_lead/lag_を実装しますdata.tables。 type引数を取ります。引数は"lag"（デフォルト）または"lead"のいずれかです。 _:=_またはset()とともに非常に便利に使用できます。例：DT[, (cols) := shift(.SD, 1L), by=id]。詳細については、_?shift_をご覧ください。

以前の回答の履歴を参照してください。

91
Arun

dplyrを使用すると、次のことができます。

mutate(DT, D = lag(B) + C)

与えるもの：

#   A  B   C   D
#1: 1 10 100  NA
#2: 2 20 200 210
#3: 3 30 300 320
#4: 4 40 400 430
#5: 5 50 500 540
26
Steven Beaupré

いくつかの人々が特定の質問に答えています。このような状況で役立つと思われる汎用関数については、以下のコードを参照してください。前の行を取得するだけでなく、「過去」または「将来」の行を好きなだけ行けます。

rowShift <- function(x, shiftLen = 1L) {
  r <- (1L + shiftLen):(length(x) + shiftLen)
  r[r<1] <- NA
  return(x[r])
}

# Create column D by adding column C and the value from the previous row of column B:
DT[, D := C + rowShift(B,-1)]

# Get the Old Faithul eruption length from two events ago, and three events in the future:
as.data.table(faithful)[1:5,list(eruptLengthCurrent=eruptions,
                                 eruptLengthTwoPrior=rowShift(eruptions,-2), 
                                 eruptLengthThreeFuture=rowShift(eruptions,3))]
##   eruptLengthCurrent eruptLengthTwoPrior eruptLengthThreeFuture
##1:              3.600                  NA                  2.283
##2:              1.800                  NA                  4.533
##3:              3.333               3.600                     NA
##4:              2.283               1.800                     NA
##5:              4.533               3.333                     NA
19
dnlbrky

上記の@Steve Lianoglouのコメントに基づいて、次の理由だけではありません：

DT[, D:= C + c(NA, B[.I - 1]) ]
#    A  B   C   D
# 1: 1 10 100  NA
# 2: 2 20 200 210
# 3: 3 30 300 320
# 4: 4 40 400 430
# 5: 5 50 500 540

seq_lenまたはheadまたはその他の関数の使用を避けてください。

12
Gary Weissman

Arunのソリューションに従って、.Nを参照せずに同様の結果を得ることができます

> DT[, D := C + c(NA, head(B, -1))][]
   A  B   C   D
1: 1 10 100  NA
2: 2 20 200 210
3: 3 30 300 320
4: 4 40 400 430
5: 5 50 500 540
9
Ryogi

これが私の直観的な解決策です。

_#create data frame
df <- data.frame(A=1:5, B=seq(10,50,10), C=seq(100,500, 100))`
#subtract the shift from num rows
shift  <- 1 #in this case the shift is 1
invshift <- nrow(df) - shift
#Now create the new column
df$D <- c(NA, head(df$B, invshift)+tail(df$C, invshift))`
_

ここで、行数から1を引いたinvshiftは4です。nrow(df)は、データフレームまたはベクターの行数を提供します。同様に、以前の値を取得する場合は、nrow 2、3、...などから減算し、それに応じてNAを先頭に配置します。

1
Abdullah Al Mahmud

パディング引数を追加し、いくつかの名前を変更して、shiftと呼びました。 https://github.com/geneorama/geneorama/blob/master/R/shift.R

1
geneorama