滞后差异

Question

示例数据：

Date <- as.Date(c('1-01-2008','2-01-2008', '3-01-2008','4-01-2008', '5-01-2008', '1-01-2008','2-01-2008', '3-01-2008','4-01-2008', '5-01-2008'), format = "%m-%d-%Y") 
Country <- c('US', 'US','US','US', 'US', 'JP', 'JP', 'JP', 'JP', 'JP') 
Category <- c('Apple', 'Apple', 'Apple', 'Apple', 'Apple', 'Apple', 'Apple', 'Apple', 'Apple', 'Apple') 
Value <- c(runif(10, -0.5, 10))
df <- data.frame(Date, Country, Category, Value)

我正在使用以下部分来计算国家和类别内价值的滞后增长率：

df <- ddply(df, .(Country, Category), transform,
                 Growth6m=c(NA, NA, NA, exp(diff(log(Value), lag = 3))-1))

现在我试图获得滞后差异而不是增长率。这对于第一个滞后（即从上一行减去值）效果很好，如下所示：

 df <- ddply(df, .(Country, Category), transform,
          Growth1m=c(NA, diff(Value)))

但是当我引入高阶滞后（例如从第三行减去第一行）时，我得到如下错误："arguments imply differing number of rows: 157, 158"。我尝试与 NA 一起玩，但无济于事。

编辑：示例数据

Answer 1

使用 dplyr 很容易

library(dplyr)
df %>%
  group_by(Country, Category) %>%
  mutate(
    deltaLag1 = Value - lag(Value, 1),
    deltaLag2 = Value - lag(Value, 2)
  )

滞后差异

Lagged differences

r

plyr