Grundverzögerung in R Vektor / Datenrahmen
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01-10-2019 - |
Frage
Wird höchstwahrscheinlich aussetzen, dass ich zu R bin neu, aber in SPSS, Lags läuft, ist sehr einfach. Offensichtlich ist dieser Benutzer Fehler, aber was mir fehlt?
x <- sample(c(1:9), 10, replace = T)
y <- lag(x, 1)
ds <- cbind(x, y)
ds
Ergebnisse in:
x y
[1,] 4 4
[2,] 6 6
[3,] 3 3
[4,] 4 4
[5,] 3 3
[6,] 5 5
[7,] 8 8
[8,] 9 9
[9,] 3 3
[10,] 7 7
Ich dachte, ich würde sehen:
x y
[1,] 4
[2,] 6 4
[3,] 3 6
[4,] 4 3
[5,] 3 4
[6,] 5 3
[7,] 8 5
[8,] 9 8
[9,] 3 9
[10,] 7 3
Jede mögliche Führung sehr geschätzt werden.
Lösung
Eine andere Möglichkeit, um damit umzugehen ist, mit dem Zoo-Paket, das das Ergebnis mit NA eine Verzögerung Methode das wird Pad hat:
require(zoo)
> set.seed(123)
> x <- zoo(sample(c(1:9), 10, replace = T))
> y <- lag(x, -1, na.pad = TRUE)
> cbind(x, y)
x y
1 3 NA
2 8 3
3 4 8
4 8 4
5 9 8
6 1 9
7 5 1
8 9 5
9 5 9
10 5 5
Das Ergebnis ist ein multivariate Zoo Objekt (das ist eine erweiterte Matrix), aber leicht zu einer data.frame über
umgewandelt> data.frame(cbind(x, y))
Andere Tipps
Ich hatte das gleiche Problem, aber ich wollte nicht Gebrauch Zoo oder xts, so dass ich ein einfaches lag Funktion für Datenrahmen :
lagpad <- function(x, k) {
if (k>0) {
return (c(rep(NA, k), x)[1 : length(x)] );
}
else {
return (c(x[(-k+1) : length(x)], rep(NA, -k)));
}
}
Dies hinkt vorwärts oder rückwärts:
x<-1:3;
(cbind(x, lagpad(x, 1), lagpad(x,-1)))
x
[1,] 1 NA 2
[2,] 2 1 3
[3,] 3 2 NA
lag
die Daten nicht verschieben, nur die „Zeitbasis“ verschiebt. x
hat keine „Zeitbasis“, so cbind
nicht, wie Sie funktioniert erwartet. Versuchen Sie cbind(as.ts(x),lag(x))
und feststellen, dass eine "Verzögerung" von 1 verschiebt die Perioden vorwärts .
Ich würde vorschlagen mit zoo
/ xts
für Zeitreihen. Die zoo
Vignetten sind besonders hilfreich.
lag()
arbeitet mit Zeitreihen, während Sie blanke Matrizen zu verwenden versuchen. Diese alte Frage statt embed
mit schlägt vor, etwa so:
lagmatrix <- function(x,max.lag) embed(c(rep(NA,max.lag), x), max.lag+1)
zum Beispiel
> x
[1] 8 2 3 9 8 5 6 8 5 8
> lagmatrix(x, 1)
[,1] [,2]
[1,] 8 NA
[2,] 2 8
[3,] 3 2
[4,] 9 3
[5,] 8 9
[6,] 5 8
[7,] 6 5
[8,] 8 6
[9,] 5 8
[10,] 8 5
Mit nur Standard-R-Funktionen kann dies in einer viel einfacheren Weise erreicht werden:
x <- sample(c(1:9), 10, replace = T)
y <- c(NA, head(x, -1))
ds <- cbind(x, y)
ds
Der einfachste Weg erscheint mir jetzt, die folgende zu sein:
require(dplyr)
df <- data.frame(x = sample(c(1:9), 10, replace = T))
df <- df %>% mutate(y = lag(x))
tmp<-rnorm(10)
tmp2<-c(NA,tmp[1:length(tmp)-1])
tmp
tmp2
Dies sollte Vektoren oder Matrizen aufnehmen sowie negative Lags:
lagpad <- function(x, k=1) {
i<-is.vector(x)
if(is.vector(x)) x<-matrix(x) else x<-matrix(x,nrow(x))
if(k>0) {
x <- rbind(matrix(rep(NA, k*ncol(x)),ncol=ncol(x)), matrix(x[1:(nrow(x)-k),], ncol=ncol(x)))
}
else {
x <- rbind(matrix(x[(-k+1):(nrow(x)),], ncol=ncol(x)),matrix(rep(NA, -k*ncol(x)),ncol=ncol(x)))
}
if(i) x[1:length(x)] else x
}
eine einfache Möglichkeit, das gleiche tun kann, die Daten zu einem neuen Daten Kopieren wird Rahmen und Ändern des Indexnummer. Stellen Sie sicher, dass die Original-Tabelle indiziert nacheinander ohne Lücken
z.
tempData <- originalData
rownames(tempData) <- 2:(nrow(tempData)+1)
, wenn Sie es in dem gleichen Datenrahmen wie die ursprüngliche Verwendung wollen eine cbind Funktion
Zwei Optionen, in base R
und mit data.table
:
baseShiftBy1 <- function(x) c(NA, x[-length(x)])
baseShiftBy1(x)
[1] NA 3 8 4 8 9 1 5 9 5
data.table::shift(x)
[1] NA 3 8 4 8 9 1 5 9 5
Daten:
set.seed(123)
(x <- sample(c(1:9), 10, replace = T))
[1] 3 8 4 8 9 1 5 9 5 5
Just lose Verzögerung erhalten. Ändern Sie Ihre Linie für y an:
y <- c(NA, x[-1])