Создание ежемесячную колонку скорости роста для различных факторов в R

Question

Предположим, что у меня есть следующие данные

set.seed(123) 

Company <- c(rep("Company 1",5),rep("Company 2",10)) 

Dates <- c(seq(as.Date("2014-09-01"), as.Date("2015-01-01"), by="months"), 
    seq(as.Date("2011-09-01"), as.Date("2012-06-01"), by="months")) 

X.1 <- sample(c(0,0,5,10,15,20,25,30,40,50),size=15,replace=TRUE) 
X.2 <- sample(c(0,0,5,10,15,20,25,30,40,50),size=15,replace=TRUE) 

df <- data.frame(Dates,Company,X.1,X.2) 



     Dates Company X.1 X.2 
1 2014-09-01 Company 1 50 0 
2 2014-10-01 Company 1 50 5 
3 2014-11-01 Company 1 25 15 
4 2014-12-01 Company 1 30 5 
5 2015-01-01 Company 1 0 40 
6 2011-09-01 Company 2 15 0 
7 2011-10-01 Company 2 30 15 
8 2011-11-01 Company 2 5 30 
9 2011-12-01 Company 2 10 0 
10 2012-01-01 Company 2 5 20 
11 2012-02-01 Company 2 0 5 
12 2012-03-01 Company 2 15 0 
13 2012-04-01 Company 2 15 30 
14 2012-05-01 Company 2 10 40 
15 2012-06-01 Company 2 0 10 

То, что я пытаюсь сделать, это найти ежемесячные темпы роста переменных X.1 и X.2 внутри каждой компании и связать те столбцы в правой части блока данных. Проблема здесь в том, что диапазоны дат для каждой Компании различны, поэтому у меня возникают проблемы с этим. Кроме того, поскольку у меня есть 0s в данных Inf и NA s в порядке.

Благодарим за помощь.

Answer 1

#I computed the growth using log: growth=log(X(t)/X(t-1)). If you want tocompute using (X(t)-X(t-1))/X(t-1), you can just use that. Also, for the firstperiod, it will be NA.

#Assumption: the data are equally spaced for each company. You get Inf, ifyour last period value is 0 and -Inf if your current period value is 0 (because we used log). The growth will be 0 (when current period is zero) if you don't use log (see second method)

library(dplyr) 
    df%>% 
     group_by(Company)%>% 
     mutate(gx_1=log(X.1/lag(X.1,1)),gx_2=log(X.1/lag(X.2,1)) 
    ) 
    Source: local data frame [15 x 6] 
    Groups: Company 

      Dates Company X.1 X.2  gx_1  gx_2 
    1 2014-09-01 Company 1 5 40   NA   NA 
    2 2014-10-01 Company 1 30 5 1.7917595 -0.2876821 
    3 2014-11-01 Company 1 15 0 -0.6931472 1.0986123 
    4 2014-12-01 Company 1 40 10 0.9808293  Inf 
    5 2015-01-01 Company 1 50 50 0.2231436 1.6094379 
    6 2011-09-01 Company 2 0 40   NA   NA 
    7 2011-10-01 Company 2 20 25  Inf -0.6931472 
    8 2011-11-01 Company 2 40 25 0.6931472 0.4700036 
    9 2011-12-01 Company 2 20 50 -0.6931472 -0.2231436 
    10 2012-01-01 Company 2 15 25 -0.2876821 -1.2039728 
    11 2012-02-01 Company 2 50 30 1.2039728 0.6931472 
    12 2012-03-01 Company 2 15 20 -1.2039728 -0.6931472 
    13 2012-04-01 Company 2 25 20 0.5108256 0.2231436 
    14 2012-05-01 Company 2 20 5 -0.2231436 0.0000000 
    15 2012-06-01 Company 2 0 0  -Inf  -Inf 

#without using log , i.e. 
df%>% 
    group_by(Company)%>% 
    mutate(gx_1=((X.1-lag(X.1,1))/lag(X.1,1)),gx_2=((X.2-lag(X.2,1))/lag(X.2,1)))