在data.table中查找按2个因子分组的两个变量的变化

Question

我有一些不定期访问的地块，用来记录几个物种的生物量。我想记录每个物种生物量的变化，以及在间隔开始时间隔的持续时间

样本数据如下

plot <- c(rep(1,4), rep(2,3))
species <- c(rep(c('a','b'), 2), rep('a',3))
year <- c(1,1,3,3,2,5,13)
biom <- c(5,2,8,4,3,9,18)

DT <- data.table(plot=plot, sp=sp,year=year,biom=biom)

所需的输出将如下所示

elapsed = c(2,2,NA,NA,3,8,NA)
dbiom = c(3,2,NA,NA,6,9,NA)

(例如，第1号地块中物种a的生物量变化，第1年的第一次调查到第2年的第二次调查为+3，耗时为2年)

我一直在使用data.table中的'shift‘运算符，但我无法让它工作

setkey(DT, plot, sp , year)
cols = c("year","biom")
anscols = paste("lead", cols, sep="_")

b4 <- b3[ , (anscols) := shift(.SD, 1, NA, type = "lead"), 
     .SDcols=cols, by = c(plot, sp)]

我一直收到“Error in eval(bysub，x，parent.frame())：找不到对象”%1“”

Answer 1

像这样的东西能奏效吗？

library(data.table)

plot <- c(rep(1,4), rep(2,3))
sp <- c(rep(c('a','b'), 2), rep('a',3))
year <- c(1,1,3,3,2,5,13)
biom <- c(5,2,8,4,3,9,18)

DT <- data.table(plot=plot, sp=sp,year=year,biom=biom)

elapsed = c(2,2,NA,NA,3,8,NA)
dbiom = c(3,2,NA,NA,6,9,NA)

DT[
  order(plot, year),
  .(year, biom,
    elapsed = year - shift(year),
    dbiom = biom - shift(biom)
  ),
  by = c("sp", "plot")
  ]