調試：函數爲多列創建多個滯後（dplyr）

Question

我想創建多個變量的多個滯後，所以我認爲編寫一個函數會有所幫助。我的代碼引發的警告（「截斷矢量長度1」）和錯誤的結果：

library(dplyr) 
time <- c(2000:2009, 2000:2009) 
x <- c(1:10, 10:19) 
id <- c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2) 
df <- data.frame(id, time, x) 



three_lags <- function (data, column, group, ordervar) { 
    data <- data %>% 
    group_by_(group) %>% 
    mutate(a = lag(column, 1L, NA, order_by = ordervar), 
      b = lag(column, 2L, NA, order_by = ordervar), 
      c = lag(column, 3L, NA, order_by = ordervar)) 
    } 

df_lags <- three_lags(data=df, column=x, group=id, ordervar=time) %>% 
    arrange(id, time) 

此外，我想知道是否有可能使用mutate_each一個更優雅的解決方案，但我沒有得到這工作的。我當然可以爲每個新的滯後變量寫一行代碼，但是我想避免這種情況。

編輯：

akrun的dplyr答案的工作，但需要較長的時間來計算的大數據幀。使用data.table的解決方案似乎更有效。所以一個dplyr或其他的解決方案，也允許實現幾個列的幾個列還有待發現。

編輯2：

對於多個列，並且沒有基團（例如「ID」）以下的溶液似乎非常適合我，由於它的簡單性。該代碼，當然也可以縮短，但一步一步：

df <- arrange(df, time) 

df.lag <- shift(df[,1:24], n=1:3, give.names = T) ##column indexes of columns to be lagged as "[,startcol:endcol]", "n=1:3" sepcifies the number of lags (lag1, lag2 and lag3 in this case) 

df.result <- bind_cols(df, df.lag) 

Answer 1

我們可以使用shift從data.table可以採取「N」

library(data.table) 
setDT(df)[order(time), c("a", "b", "c") := shift(x, 1:3) , id][order(id, time)] 

假設多個值，我們需要在這樣做多個列

df$y <- df$x 
setDT(df)[order(time), paste0(rep(c("x", "y"), each =3), 
       c("a", "b", "c")) :=shift(.SD, 1:3), id, .SDcols = x:y] 

---

的shift也可以在t一起使用他dplyr

library(dplyr) 
df %>% 
    group_by(id) %>% 
    arrange(id, time) %>% 
    do(data.frame(., setNames(shift(.$x, 1:3), c("a", "b", "c")))) 
# id time  x  a  b  c 
# <dbl> <int> <int> <int> <int> <int> 
#1  1 2000  1 NA NA NA 
#2  1 2001  2  1 NA NA 
#3  1 2002  3  2  1 NA 
#4  1 2003  4  3  2  1 
#5  1 2004  5  4  3  2 
#6  1 2005  6  5  4  3 
#7  1 2006  7  6  5  4 
#8  1 2007  8  7  6  5 
#9  1 2008  9  8  7  6 
#10  1 2009 10  9  8  7 
#11  2 2000 10 NA NA NA 
#12  2 2001 11 10 NA NA 
#13  2 2002 12 11 10 NA 
#14  2 2003 13 12 11 10 
#15  2 2004 14 13 12 11 
#16  2 2005 15 14 13 12 
#17  2 2006 16 15 14 13 
#18  2 2007 17 16 15 14 
#19  2 2008 18 17 16 15 
#20  2 2009 19 18 17 16