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:
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:
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:
# 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:
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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