R 2行の間の '変化率'を計算する方法は？

Question

• []行が変更されている間、 '2つの行の間の変化の割合'を計算するのが好きです。項目の最初の行のために

• 、私はいくつかのテキストまたは空白 配置しても大丈夫だ（「スキップ」例をまたは空白はOKです）ので、同じ 項目の前の行の無い比較の

  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), item=c(rep('Z',3),rep('Y',3),rep('X',2)), 
        other = 1:8); 
  

'Percentage_Change'カラム（データセットへの追加カラム）の必要な出力は以下のようになります。 （式：100 /前の項目列値*現在の行項目の値...第二row..100/1 * 5 = 500例）すべてのあなたの助けを

Row Percentage_Change 
1 Skip 
2 500 
3 300 
4 Skip 
5 32.25806452 
6 120 
7 Skip 
8 150 

感謝。

Answer 1

shiftからdata.tableまでを使用できます。 'data.frame'を 'item'でグループ化した 'data.table'（setDt(df)）に変換し、.Iから「Row」を取得し、「cumVol」を「cumVol」のlagで割って「Percentage_Change」を作成します。 （shiftを取得して）100を掛けます。必要に応じて、（:=）をNULLに割り当てることでグループ化列を削除できます。

library(data.table) 
setDT(df)[, list(Row = .I, Percentage_Change=round(cumVol* 
    (100/shift(cumVol)),2)), .(item)][, item := list(NULL)][] 
# Row Percentage_Change 
#1: 1    NA 
#2: 2   500.00 
#3: 3   300.00 
#4: 4    NA 
#5: 5   32.26 
#6: 6   120.00 
#7: 7    NA 
#8: 8   150.00 

注：これは、代わりにSkipのない比較は、存在しない要素のためのNAを与えます。

Answer 2

dplyrで同じことができます。これは完全にakrunの答えに似ていますが、他の構文を使用しています。

library(dplyr) 
mutate(df, Row = 1:n()) %>% 
    group_by(item) %>% 
    mutate(Percentage_Change = cumVol/lag(cumVol) * 100) %>% 
    ungroup %>% 
    select(Row, Percentage_Change) 
## Source: local data frame [8 x 2] 
## 
##  Row Percentage_Change 
## (int)    (dbl) 
## 1  1    NA 
## 2  2   500.00000 
## 3  3   300.00000 
## 4  4    NA 
## 5  5   32.25806 
## 6  6   120.00000 
## 7  7    NA 
## 8  8   150.00000