lapply需要索引的函數

Question

我試圖找到沿着價格向量的日誌返回，但不知道如何調用函數中的索引以在應用函數中使用。

下面是我使用的是什麼現在：

set.seed(456) 
df1 <- data.frame(id = 1:20, col1 = round(runif(20) * 100 ,0)) 
df1[,'logDiff'] <- NA 

for(i in 2:20){ 
df1[i,'logDiff'] <- log(df1[i,'col1']/df1[i-1,'col1']) 
} 

有什麼建議？

編輯：

我有一堆列，爲做到這一點，想用這樣的：

colsToUse <- c('co1l','col2','col3') 
lagLogDf <- as.data.frame(lapply(df1[,colsToUse], lagLogFunction(x))) 

Answer 1

如你願意，你可以向量的連續值之間的差異使用diff功能：

df1$logDiff = c(NA, diff(log(df1$col))) 

或者（舉例來說，如果你的操作比累計的差異更復雜的），你可以使用head和tail得到向量失蹤的第一個元素和失蹤的最後一個元素，並以量化的方式與他們的工作：

df1$logDiff = c(NA, log(tail(df1$col1, -1)/head(df1$col1, -1)))