操縱數據框子集中行的最佳方式是什麼？

Question

我有一個數據框已被分組的一列。

df.grouped<- df%>% 
       group_by(A) 

我現在想要做的列C（數字）的值計算一下：

df.grouped[i, C_difference] <- df.grouped[ i, C] - df.grouped[ i-1 , C] 
df.grouped[0, C_difference] <- NULL 

有沒有辦法在管道要做到這一點，還是我做的是通過遍歷超過A和B的所有值？

for(A in unique(df$A)){ 
    for(B in unique(df$B)){ 

    (execute code) 

    } 
} 

例

DF

# A B 
# x 1 
# x 3 
# x 5 
# y 7 
# y 6 
# x 2 

組通過柱A，以便通過塔B df.grouped < - DF％>％ GROUP_BY（A）％>％ （B）

結果應該是，如果數據fr ame顯示訂購：

# A B C 
# x 1 NA 
# x 2 1 
# x 3 1 
# x 5 2 
# y 6 NA 
# y 7 1 

Answer 1

使用dplyr你應該可以做這樣的事情。

df.grouped<- df %>% 
      group_by(A, B) %>% 
      mutate(C_difference = C - lag(C))