Смещение даты в столбце по идентификатору

У меня есть набор данных следующим образом

 Id     Date1                
 121    2011-01-03
 121    2011-01-03
 121    2011-04-02
 121    2011-08-14
 121    2012-01-14
 121    2012-05-12
 975    2011-02-01
 975    2011-02-01
 975    2011-06-14
 975    2012-01-06
 975    2012-04-19
 975    2012-09-25

То, что я хочу создать - это вывод, подобный приведенному ниже, где новый столбец Date2 смещен на одно значение на основе идентификатора,

 Id     Date1        Date2                         
 121    2011-01-03   2011-01-03
 121    2011-01-03   2011-04-02
 121    2011-04-02   2011-08-14
 121    2011-08-14   2012-01-14
 121    2012-01-14   2012-05-12 
 121    2012-05-12   NA

 975    2011-02-01   2011-02-01
 975    2011-02-01   2011-06-14
 975    2011-06-14   2012-01-06
 975    2012-01-06   2012-04-19
 975    2012-04-19   2012-09-25
 975    2012-09-25   NA

Строка 2 столбца Date2 для идентификатора 121, т.е. 2011-01-03 становится столбцом Date1, значение строки1 для идентификатора 121.

Столбец даты2 строка3 для идентификатора 121, т. Е. 2011-04-02 становится столбцом Дата1, значение строки2 для идентификатора 121... и так далее... Это должно происходить по идентификатору.

Любая помощь приветствуется.

Источник

1 ответ

Решение

С помощью dplyrмы можем сгруппировать по 'Id' и создать новый столбец 'Date2', используя mutate а также lead

library(dplyr)
df1 %>%
     group_by(Id) %>% 
     mutate(Date2= lead(Date1))
# Id      Date1      Date2
#1  121 2011-01-03 2011-01-03
#2  121 2011-01-03 2011-04-02
#3  121 2011-04-02 2011-08-14
#4  121 2011-08-14 2012-01-14
#5  121 2012-01-14 2012-05-12
#6  121 2012-05-12         NA
#7  975 2011-02-01 2011-02-01
#8  975 2011-02-01 2011-06-14
#9  975 2011-06-14 2012-01-06
#10 975 2012-01-06 2012-04-19
#11 975 2012-04-19 2012-09-25
#12 975 2012-09-25         NA

Или аналогичный вариант, используя версию devel data.table будет преобразовывать "data.frame" в "data.table" (setDT(df1)), сгруппируйте по 'Id' и используйте shift функция с опцией type='lead'

library(data.table)#v1.9.5+
setDT(df1)[, Date2:= shift(Date1, type='lead') , by = Id][]
#      Id      Date1      Date2
# 1: 121 2011-01-03 2011-01-03
# 2: 121 2011-01-03 2011-04-02
# 3: 121 2011-04-02 2011-08-14
# 4: 121 2011-08-14 2012-01-14
# 5: 121 2012-01-14 2012-05-12
# 6: 121 2012-05-12         NA
# 7: 975 2011-02-01 2011-02-01
# 8: 975 2011-02-01 2011-06-14
# 9: 975 2011-06-14 2012-01-06
#10: 975 2012-01-06 2012-04-19
#11: 975 2012-04-19 2012-09-25
#12: 975 2012-09-25         NA

Или мы можем использовать ave от base R, Мы группируем по столбцу "Id", удаляем первое наблюдение и объединяем с NA в конце.

df1$Date2 <- with(df1, ave(Date1, Id, FUN=function(x) c(x[-1], NA)))
Источник
Другие вопросы по тегам