如何在R中用自己的函数填充向量

Question

我有一个包含一些信息的向量，我需要创建一个包含日志变化的新向量，而不需要使用循环来提高性能，我的数据如下所示：

Var1
12
34
23
56
9
10

我已经在尝试使用了

sapply(Var1, function(i) {
  log(Var[i]/Var[i-1])
})

但这对我没用，我想要这样的东西

Var1     New_VaR2
12  NA
34  1.041453875
23  -0.390866309
59  0.942043228
9   -1.880312867
10  0.105360516

提前谢谢。

Answer 1

I更喜欢项目1中的解决方案，但在项目2中提供了对代码的更正，以供参考。(请使用1. :-)

1. 在默认情况下，R的许多函数是向量化的，这意味着它们很高兴地工作在1值、2值或2百万值上。这样做的一个好处是，您不需要显式地尝试循环或迭代，这样代码就更简单了。另一个好处是，当一个函数被本机向量化时，它通常(但并不总是)比手动迭代快得多。 x$Var2 <- c( NA，log(x$Var1-1 /x$ Var1 -nrow(X)x#Var1 Var2 #1 12 NA#2 34 34#3 23 -0.3908663 #4 56 0.8898575 #5 9 -1.8281271 #6 10 0.1053605
2. 在sapply代码中，将Var1的每个值分配给i，但在内部将其作为索引处理。所以第一次尝试log时，i是12，但是Var1[i]不是你想要的，即使你的向量足够长，以至于它是正确的。为此，您应该迭代从2开始的序列，比如seq_along(Var1)[-1] (它总是比2:length(Var1)安全)。 x$Var3 <- c( NA，sapply(seq_along(x$ Var1 )-1，函数(I)log(x$var1i/x$var1i-1))x#Var1 Var2 Var3 #1 12 NA #2 34 1.0414539 1.0414539 #3 23 -0.3908663 -0.3908663 #4 0.8898575 0.8898575 #5 9 -1.8281271 1.8281271#6 0.1053605 0.1053605

数据：

x <- structure(list(Var1 = c(12L, 34L, 23L, 56L, 9L, 10L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-6L))

Answer 2

我相信在R中最直接的方法是使用dplyr::lag。

log(df1$Var1/dplyr::lag(df1$Var1))
#[1]         NA  1.0414539 -0.3908663  0.9420432 -1.8803129  0.1053605

all.equal(df1$New_VaR2, log(df1$Var1/dplyr::lag(df1$Var1)))
#[1] TRUE

数据.

df1 <- read.table(text = "
Var1     New_VaR2
12  NA
34  1.041453875
23  -0.390866309
59  0.942043228
9   -1.880312867
10  0.105360516
", header = TRUE)