如何将给定变量的演变添加为R数据表中的新变量？

Question

我有关于级别变量的数据，看起来是这样的：

library(data.table)
> MWE <- data.table( 
+   Country=c(rep("France",10), rep("Germany",10)),
+   Variable="GDP",
+   Unit="M€ ",
+   year=as.character(seq(2010,2019)),
+   Value=rnorm(20,1,2))
> MWE
    Country Variable Unit year      Value
 1:  France      GDP  M€  2010  0.2475945
 2:  France      GDP  M€  2011 -0.1812476
 3:  France      GDP  M€  2012 -1.0828806
 4:  France      GDP  M€  2013  1.1369641
 5:  France      GDP  M€  2014  1.8484673
 6:  France      GDP  M€  2015  0.3989246
 7:  France      GDP  M€  2016  2.9233374
 8:  France      GDP  M€  2017  0.2926139
 9:  France      GDP  M€  2018 -0.2150575
10:  France      GDP  M€  2019 -5.1984673
11: Germany      GDP  M€  2010 -0.5920364
12: Germany      GDP  M€  2011  2.3122961
13: Germany      GDP  M€  2012  3.2274544
14: Germany      GDP  M€  2013  2.7092847
15: Germany      GDP  M€  2014 -3.0176760
16: Germany      GDP  M€  2015  0.7516344
17: Germany      GDP  M€  2016  1.1884167
18: Germany      GDP  M€  2017  3.6750553
19: Germany      GDP  M€  2018  2.1837976
20: Germany      GDP  M€  2019  0.4049757

我也希望从过去一年的演变成为一个新的路线，为每年。

因此，我的最终数据表将有双行数(这里有40行)，最后一行是：

Country="France", "Variable"=GDP",Unit="%", year="2019", Value=Valueinlevel(2019)/ValueinLevel(2018)-1  

我想我可以通过dcast和一些复杂的重新安排来达到这个目的，但是我想也许有一个更好的方法。

Answer 1

编辑后只需使用mutate，这样您就不必重新生成其他变量：

df <- bind_rows(MWE, 
                MWE %>% arrange(Country, year) %>% 
                        group_by(Country) %>% 
                        mutate(Unit = "%", 
                               Value = Value/lag(Value))) 

head(df)
   Country Variable Unit year      Value
1:  France      GDP  M€  2010 -0.1619532
2:  France      GDP  M€  2011  1.8810795
3:  France      GDP  M€  2012 -2.5558978
4:  France      GDP  M€  2013  0.6677455
5:  France      GDP  M€  2014  0.4666320
6:  France      GDP  M€  2015  2.4144170

Answer 2

虽然这不是您所要求的，但我认为将演化作为一个新列而不是创建新行更有意义：

MWE$evolution = c(NA, MWE$Value[-1]/MWE$Value[-nrow(MWE)]-1)
head(MWE)
# Country Variable Unit year       Value  evolution
# 1:  France      GDP  M€  2010  2.25841420         NA
# 2:  France      GDP  M€  2011  1.15731238 -0.4875553
# 3:  France      GDP  M€  2012 -0.84725830 -1.7320913

Answer 3

所以这个答案也适用于你可以尝试的任何国家：

MWE = MWE[order(MWE$Country, MWE$year),]
MWE$evolution = c(NA, MWE$Value[-1]/MWE$Value[-nrow(MWE)]-1)
MWE[c(F, as.logical(diff(as.numeric(as.factor(MWE$Country))))), "evolution"] = NA

基本上，要确保它是按国家和年份订购的。用和我先前的答案相同的方法计算进化。然后用NA填充每个国家的第一个例子。