虽然寻找一个解决我的问题，我发现这个线程： 功能“差异”在R中不同群体 。 我有一个非常类似的问题，所以我能跟那儿的例子工作。
这就是我想要的输出应该是这样的：
name class year diff
1 a c1 2009 NA
2 a c1 2010 67
3 b c1 2009 NA
4 b c1 2010 20
我有形成亚两个变量 - 类和名称。 所以我想仅比较具有相同的名称和类中的值。 我也希望有从2009年到2010年的差异如果没有2008年，2009年差异应该返回NA（因为它不能计算差）。
我敢肯定，它的工作原理非常类似于其他线程，但我不能让它工作。 我用这个代码太（和简单地通过不同的排序数据解决升序年），但不知何故，[R仍设法计算的差，并没有返回NA。
ddply(df, .(class, name), summarize, year=head(year, -1), value=diff(value))
使用dplyr
df %>%
filter(year!=2008)%>%
arrange(name, class, year)%>%
group_by(class, name)%>%
mutate(diff=c(NA,diff(value)))
# Source: local data frame [12 x 5]
# Groups: class, name
# name class year value diff
# 1 a c1 2009 33 NA
# 2 a c1 2010 100 67
# 3 a c2 2009 80 NA
# 4 a c2 2010 90 10
# 5 a c3 2009 90 NA
# 6 a c3 2010 100 10
# 7 b c1 2009 80 NA
# 8 b c1 2010 90 10
# 9 b c2 2009 90 NA
# 10 b c2 2010 100 10
# 11 b c3 2009 80 NA
# 12 b c3 2010 99 19
df %>%
filter(year!=2008)%>%
arrange(name, class, year)%>%
group_by(class, name)%>%
mutate(diff1=c(NA,diff(value)), rel_diff=round(diff1/value[row_number()-1],2))
使用数据集形成其他职位，我会做类似
library(data.table)
df <- df[df$year != 2008, ]
setkey(setDT(df), class, name, year)
df[, diff := lapply(.SD, function(x) c(NA, diff(x))),
.SDcols = "value", by = list(class, name)]
返回
df
# name class year value diff
# 1: a c1 2009 33 NA
# 2: a c1 2010 100 67
# 3: b c1 2009 80 NA
# 4: b c1 2010 90 10
# 5: a c2 2009 80 NA
# 6: a c2 2010 90 10
# 7: b c2 2009 90 NA
# 8: b c2 2010 100 10
# 9: a c3 2009 90 NA
#10: a c3 2010 100 10
#11: b c3 2009 80 NA
#12: b c3 2010 99 19
