Рассчитать процентное изменение в одном столбце с первого по прошлый год
Я хочу рассчитать процентное изменение между первым годом 2015 и последний год 2017 как одно значение для каждого city,
Вот мой воспроизводимый пример, где последний столбец perct_change_2015_2017 желаемый результат. Как мне сделать это в R для целой группы городов? Желательно в дплыр.
РЕДАКТИРОВАТЬ с правильными цифрами изменения процента
example <- structure(list(city = c("Amsterdam", "Amsterdam", "Amsterdam",
"Rotterdam", "Rotterdam", "Rotterdam"), year = c(2015L, 2016L,
2017L, 2015L, 2016L, 2017L), value = c(30L, 35L, 46L, 23L, 19L,
17L), perct_change_2015_2017 = c(0.5333333333, 0.5333333333,
0.5333333333, -0.2608695652, -0.2608695652, -0.2608695652)), .Names = c("city",
"year", "value", "perct_change_2015_2017"), row.names = c(NA,
-6L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"), spec = structure(list(
cols = structure(list(city = structure(list(), class = c("collector_character",
"collector")), year = structure(list(), class = c("collector_integer",
"collector")), value = structure(list(), class = c("collector_integer",
"collector")), perct_change_2015_2017 = structure(list(), class = c("collector_double",
"collector"))), .Names = c("city", "year", "value", "perct_change_2015_2017"
)), default = structure(list(), class = c("collector_guess",
"collector"))), .Names = c("cols", "default"), class = "col_spec"))
example
A tibble: 6 x 4
city year value perct_change_2015_2017
<chr> <int> <int> <dbl>
1 Amsterdam 2015 30 0.533
2 Amsterdam 2016 35 0.533
3 Amsterdam 2017 46 0.533
4 Rotterdam 2015 23 -0.260
5 Rotterdam 2016 19 -0.260
6 Rotterdam 2017 17 -0.260
2 ответа
Решение
first а также last функция может быть полезной. Также важно использовать arrange функция, чтобы убедиться, что значения находятся в правильном порядке.
library(dplyr)
example2 <- example %>%
arrange(city, year) %>%
group_by(city) %>%
mutate(perct_change_2015_2017 = (last(value) - first(value))/first(value)) %>%
ungroup()
example2
# # A tibble: 6 x 4
# city year value perct_change_2015_2017
# <chr> <int> <int> <dbl>
# 1 Amsterdam 2015 30 0.533
# 2 Amsterdam 2016 35 0.533
# 3 Amsterdam 2017 46 0.533
# 4 Rotterdam 2015 23 -0.261
# 5 Rotterdam 2016 19 -0.261
# 6 Rotterdam 2017 17 -0.261
ДАННЫЕ
structure(list(city = c("Amsterdam", "Amsterdam", "Amsterdam",
"Rotterdam", "Rotterdam", "Rotterdam"), year = c(2015L, 2016L,
2017L, 2015L, 2016L, 2017L), value = c(30L, 35L, 46L, 23L, 19L,
17L)), .Names = c("city", "year", "value"), row.names = c(NA,
-6L), spec = structure(list(cols = structure(list(city = structure(list(), class = c("collector_character",
"collector")), year = structure(list(), class = c("collector_integer",
"collector")), value = structure(list(), class = c("collector_integer",
"collector")), perct_change_2015_2017 = structure(list(), class = c("collector_double",
"collector"))), .Names = c("city", "year", "value", "perct_change_2015_2017"
)), default = structure(list(), class = c("collector_guess",
"collector"))), .Names = c("cols", "default"), class = "col_spec"), class = c("tbl_df",
"tbl", "data.frame"))
Этот метод всегда будет использовать 2015 а также 2017независимо от того, сколько лет. Я предпочитаю решение www, используя first а также last в общем, но если у вас есть больше лет и вы хотите эти конкретные годы, вот как это сделать.
example %>% group_by(city) %>%
mutate(perct_change_2015_2017 =
(value[year == 2017] - value[year == 2015]) / value[year == 2015]
)
# # A tibble: 6 x 4
# # Groups: city [2]
# city year value perct_change_2015_2017
# <chr> <int> <int> <dbl>
# 1 Amsterdam 2015 30 0.5333333
# 2 Amsterdam 2016 35 0.5333333
# 3 Amsterdam 2017 46 0.5333333
# 4 Rotterdam 2015 23 -0.2608696
# 5 Rotterdam 2016 19 -0.2608696
# 6 Rotterdam 2017 17 -0.2608696