debugging:为多列创建多个滞后的函数(dplyr)

Question

我想创建多个变量的多个滞后,所以我认为编写函数会有所帮助.我的代码抛出警告("截断向量为长度1")和错误结果:

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,我想知道是否有更优雅的解决方案使用mutate_each,但我也没有让它工作.我当然可以为每个新的滞后变量写一个带有一行的长代码,但我想避免这种情况.

编辑:

akrun的dplyr答案有效,但需要很长时间来计算大数据帧.使用的解决方案data.table似乎更有效.因此,仍然可以找到一个dplyr或其他解决方案,它也允许实现多个列和几个滞后.

编辑2:

对于多列而没有组(例如"ID"),由于其简单性,以下解决方案似乎非常适合我.代码当然可以缩短,但是一步一步:

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

我们可以使用shiftfrom data.tablewhich can take multiple values for 'n'

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

假设，我们需要在多个列上执行此操作

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]

该shift还可以在使用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
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