समूहों के भीतर (टी -1) डेटा प्राप्त करें

Question

क्षमा करें अगर इससे पहले पूछा गया है, लेकिन मुझे कोई प्रश्न नहीं मिला जो वास्तव में इसका उत्तर देता है। मेरे पास इस तरह का डेटा है:

Project  Date price 
     A 30/3/2013 2082 
     B 19/3/2013 1567 
     B 22/2/2013 1642 
     C 12/4/2013 1575 
     C 5/6/2013 1582 

मैं समूह द्वारा अंतिम-उदाहरण की कीमतों के साथ एक कॉलम रखना चाहता हूं। उदाहरण के लिए, पंक्ति 2 के लिए, एक ही समूह के लिए पिछले उदाहरण कीमत 1642 हो जाएगा अंतिम डेटा कुछ हद तक इस तरह दिखेगा:

Project  Date price lastPrice 
     A 30/3/2013 2082   0 
     B 19/3/2013 1567  1642 
     B 22/2/2013 1642   0 
     C 12/4/2013 1575   0 
     C 5/6/2013 1582  1575 

यह कैसे करना है? मुझे जिस मुख्य मुद्दे का सामना करना पड़ रहा है वह यह है कि डेटा को तिथि के अनुसार आदेश नहीं दिया जा सकता है, ऐसा नहीं है कि मैं केवल अंतिम सेल ले सकता हूं।

Answer 1

यहां एक विकल्प है। 0 यदि 0 वास्तविक मूल्य हो सकता है तो मैं NA एस का उपयोग करने की भी सिफारिश करता हूं।

library(dplyr) 
df %>% 
    arrange(as.Date(Date, format = "%d/%m/%Y")) %>% 
    group_by(Project) %>% 
    mutate(lastPrice = lag(price)) 

# Source: local data frame [5 x 4] 
# Groups: Project 
# 
# Project  Date price lastPrice 
# 1  B 22/2/2013 1642  NA 
# 2  B 19/3/2013 1567  1642 
# 3  A 30/3/2013 2082  NA 
# 4  C 12/4/2013 1575  NA 
# 5  C 5/6/2013 1582  1575 

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एक अन्य विकल्प data.table

library(data.table) ## v >= 1.9.5 
setDT(df)[order(as.Date(Date, format = "%d/%m/%Y")), 
       lastPrice := shift(price), 
       by = Project] 

# Project  Date price lastPrice 
# 1:  A 30/3/2013 2082  NA 
# 2:  B 19/3/2013 1567  1642 
# 3:  B 22/2/2013 1642  NA 
# 4:  C 12/4/2013 1575  NA 
# 5:  C 5/6/2013 1582  1575 

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की या आधार आर के साथ the devel version से shift उपयोग करने के लिए है

df <- df[order(df$Project, as.Date(df$Date, format = "%d/%m/%Y")), ] 
within(df, lastPrice <- ave(price, Project, FUN = function(x) c(NA, x[-length(x)]))) 
# Project  Date price lastPrice 
# 1  A 30/3/2013 2082  NA 
# 3  B 22/2/2013 1642  NA 
# 2  B 19/3/2013 1567  1642 
# 4  C 12/4/2013 1575  NA 
# 5  C 5/6/2013 1582  1575 

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एक साइड नोट के रूप में, अपने दिनांक कॉलम को पहले स्थान पर Date कक्षा में रखना बेहतर है, इसलिए मैं एक बार और सभी के लिए df$Date <- as.Date(df$Date, format = "%d/%m/%Y") करने की अनुशंसा करता हूं।