Retard de base dans le vecteur R/dataframe

Question

J'exposerai très probablement que je suis nouveau dans R, mais dans SPSS, les décalages de fonctionnement sont très faciles. Evidemment c'est une erreur de l'utilisateur, mais qu'est-ce qui me manque?

x <- sample(c(1:9), 10, replace = T) 
y <- lag(x, 1) 
ds <- cbind(x, y) 
ds 

Résultats dans:

 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 

Je pensais que je voyais:

 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 

Toute orientation sera très appréciée.

Answer 1

Une autre façon de traiter ce problème est en utilisant le package zoo, qui a une méthode de décalage qui sera le résultat est complété NA:

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 

Le résultat est un objet à plusieurs variables de zoo (qui est une matrice renforcée), mais facilement converti en un data.frame via

> data.frame(cbind(x, y)) 

Answer 2

lag ne décale pas les données, il ne fait que déplacer la "base de temps". x n'a pas de "base de temps", donc cbind ne fonctionne pas comme prévu. Essayez cbind(as.ts(x),lag(x)) et notez qu'un "décalage" de 1 décale les périodes avant.

Je suggère d'utiliser zoo/xts pour les séries temporelles. Les vignettes zoo sont particulièrement utiles.

Answer 3

lag() fonctionne avec des séries chronologiques, alors que vous essayez d'utiliser des matrices nues. This old question suggère d'utiliser à la place embed, comme ceci:

lagmatrix <- function(x,max.lag) embed(c(rep(NA,max.lag), x), max.lag+1) 

par exemple

> 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 

Answer 4

Il suffit de se débarrasser du lag.Changez votre ligne pour y à:

y <- c(NA, x[-1]) 

Answer 5

J'ai eu le même problème, mais je ne voulais pas utiliser zoo ou XTS, donc je l'ai écrit simple lag function for data frames:

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))); 
    } 
} 

Cela peut lag avant ou en arrière:

x<-1:3; 
(cbind(x, lagpad(x, 1), lagpad(x,-1))) 
    x  
[1,] 1 NA 2 
[2,] 2 1 3 
[3,] 3 2 NA 

Answer 6

tmp<-rnorm(10) 
tmp2<-c(NA,tmp[1:length(tmp)-1]) 
tmp 
tmp2 

Answer 7

Cela devrait accueillir des vecteurs ou des matrices, ainsi que les LAG négatives:

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 
} 

Answer 8

En utilisant uniquement des fonctions standard R ceci peut être réalisé d'une manière beaucoup plus simple:

x <- sample(c(1:9), 10, replace = T) 
y <- c(NA, head(x, -1)) 
ds <- cbind(x, y) 
ds 

Answer 9

La meilleure façon de me semble maintenant être les suivantes:

require(dplyr) 
df <- data.frame(x = sample(c(1:9), 10, replace = T)) 
df <- df %>% mutate(y = lag(x)) 

Answer 10

simple façon de faire de même peut être la copie des données à une nouvelle trame de données et en changeant le numéro d'index. Assurez-vous que la table d'origine est indexée séquentiellement sans espaces

par exemple.

tempData <- originalData 
rownames(tempData) <- 2:(nrow(tempData)+1) 

si vous le voulez dans le même cadre de données que l'utilisation originale d'une fonction cbind