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删除滞后==为0的成对行,并使用dplyr和链接计算% change

删除滞后为0的成对行,可以使用dplyr和链接计算% change来实现。

首先,我们需要加载dplyr包,并创建一个数据框来演示操作:

代码语言:txt
复制
library(dplyr)

# 创建示例数据框
data <- data.frame(
  id = c(1, 2, 3, 4, 5),
  value = c(10, 20, 0, 0, 50)
)

# 显示原始数据
data

输出结果:

代码语言:txt
复制
  id value
1  1    10
2  2    20
3  3     0
4  4     0
5  5    50

接下来,我们可以使用dplyr的filter函数和lag函数来删除滞后为0的成对行,并计算% change:

代码语言:txt
复制
# 删除滞后为0的成对行,并计算% change
result <- data %>%
  filter(value != 0 | lag(value) != 0) %>%
  mutate(change = (value - lag(value)) / lag(value) * 100)

# 显示结果
result

输出结果:

代码语言:txt
复制
  id value change
1  1    10     NA
2  2    20  100.0
3  3     0 -100.0
4  5    50    Inf

在上述代码中,我们使用filter函数来筛选出value不等于0或者滞后的value不等于0的行。然后,使用mutate函数来创建一个新的列change,计算当前value与滞后的value之间的百分比变化。

需要注意的是,在计算% change时,由于第一行没有滞后的值,所以会得到一个NA值。此外,由于滞后为0的行无法计算百分比变化,所以会得到Inf(无穷大)的结果。

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