R中的多时段滞后

Question

我试图在DataFrame中滞后一些变量(并且明确地避免使用时间序列)，并且得到了一个有趣的结果。准确地说，我正试图将许多滞后组合成一个对象，即名为“orders”的列的1和2个周期的滞后。我正在做的事情是：

time=18:29
orders=c(76,77,78,79,72,81,79,85,93,81,72,60)

 data=data.frame(time=time,orders=orders)

 lagage<-lag(data$orders, k=-1:-2)

Error in `tsp<-`(`*tmp*`, value = p - (k/p[3L]) * c(1, 1, 0)) : 
invalid time series parameters specified
In addition: Warning messages:
1: In if (k != round(k)) { :
the condition has length > 1 and only the first element will be used
2: In (k/p[3L]) * c(1, 1, 0) :
 longer object length is not a multiple of shorter object length

我对为什么会出现这个错误感到非常困惑，因为我以前使用了很多次延迟()函数，没有任何问题。也许这是我的大脑放屁，但我想和你们核实一下到底发生了什么。

编辑

这里应该更清楚--我想要填充受NAs滞后影响的指数。我在上面展示的那个滞后的东西是我把数据收集到动物园里的，就像这样：

data<-as.zoo(data)
lagage<-lag(data$orders, k=-1:-3)


  lag-1 lag-2 lag-3
2     76    NA    NA
3     77    76    NA
4     78    77    76
5     79    78    77
6     72    79    78
7     81    72    79
8     79    81    72
9     85    79    81
10    93    85    79
11    81    93    85
12    72    81    93

当然，我可以将新数据重新强制返回到数据框架中，但希望避免这些步骤。

Answer 1

在前面回答的基础上，尝试如下：

foo <- function(k) c(rep(NA, abs(k)), lag(data$orders, k=k)[abs(k):length(data$orders)])
sapply(-1:-2, foo)

向量的lag将返回相同长度的向量，当将它们组合在数据帧或矩阵中时，只会得到相同的序列。它不使用NA元素，在末尾放置元素，这是在数据帧或矩阵中滞后时您想要的。

Answer 2

相反，请尝试以下几点：

 sapply(-1:-2, function(k) lag(data$orders, k=k))

如果要保留属性，则可能需要使用, simplify=FALSE