R:如何计算数据中包含多个变量的“增长”列

Question

我想找出每个季度增长最快的五个话题。我在R中有一个dataframe (将称为df)，它有三列--四分之一数(df$QNum)、主题(df$ topic )和该主题的记录数(df$Total_Hits)。

下面是我的dataframe外观的一个示例：

    Total_Hits          Topic                 QNum
        10              Technology            1
        86              Video Conferencing    1
        14              Video Conferencing    2
        10              Technology            3
         1              Video Conferencing    1
        12              Technology            21

我想在df中创建一个新列，df$QonQGrowth为每个记录计算该主题在上一季度的点击量增长。我不介意df$QNum=1的外观，但是对于本例中的第三条记录，它将计算：(Total_Hits_Hits/(Total_Hits，其中Topic=“视频会议”和QNum=1)-1)

我想它看起来会像下面这样，但无法完全弄清楚：

df$QonQGrowth <- (df$Total_Hits / ([a lookup of Total_Hits for df$Topic and (df$Qnum-1)?]))-1

数据集相当大，所以不可能每个季度都有记录。

类似的问题，here和here，但他们并没有完全做我所需要的。

编辑:使用ddply或聚合，This question似乎也很有用。

提前谢谢你！

Answer 1

我确信有一种更干净的方法可以做到这一点，但是这里有一个丑陋的plyr解决方案：

> #make junk data
> set.seed(3)
> dat <- data.frame(total_hits=round(runif(25,0,50)),topic=sample(c("A","B","C","D"),25,T),qnum=round(runif(25,1,6)))
> dat <- dat[row.names(unique(dat[,2:3])),]
> dat
   total_hits topic qnum
1           8     D    2
2          40     C    2
3          19     D    5
4          16     C    6
6          30     B    6
7           6     B    3
8          15     A    2
9          29     B    2
11         26     B    5
12         25     D    1
13         27     A    5
18         35     A    4
19         45     C    3
20         14     B    1
23          6     A    6
25         12     D    4
> 
> #get you qonqgrowth variable
> library(plyr)
> ddply(dat,.(topic,qnum),summarize,qonqgrowth=ifelse(any(dat$qnum==qnum-1 & dat$topic == topic),total_hits/(dat$total_hits[dat$qnum == qnum-1 & dat$topic == topic]),NA))
   topic qnum qonqgrowth
1      A    2         NA
2      A    4         NA
3      A    5  0.7714286
4      A    6  0.2222222
5      B    1         NA
6      B    2  2.0714286
7      B    3  0.2068966
8      B    5         NA
9      B    6  1.1538462
10     C    2         NA
11     C    3  1.1250000
12     C    6         NA
13     D    1         NA
14     D    2  0.3200000
15     D    4         NA
16     D    5  1.5833333