Dplyr का उपयोग करके प्रति समूह ऑफसेट की गणना कैसे करें

आप dplyr पैकेज का उपयोग करके R में समूह-स्थानांतरित मानों की गणना करने के लिए निम्नलिखित सिंटैक्स का उपयोग कर सकते हैं:

 df %>%
  group_by(var1) %>%
  mutate(lag1_value = lag(var2, n= 1 , order_by=var1))

नोट : mutate() फ़ंक्शन डेटा फ़्रेम में एक नया वैरिएबल जोड़ता है जिसमें विलंबित मान शामिल होते हैं।

निम्नलिखित उदाहरण दिखाता है कि व्यवहार में इस वाक्यविन्यास का उपयोग कैसे करें।

उदाहरण: dplyr का उपयोग करके समूह द्वारा स्थानांतरित मानों की गणना करें

मान लीजिए कि हमारे पास आर में निम्नलिखित डेटा फ्रेम है जो अलग-अलग दिनों में दो अलग-अलग दुकानों द्वारा की गई बिक्री को दर्शाता है:

 #create data frame
df <- data. frame (store=c('A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B'),
                 sales=c(7, 12, 10, 9, 9, 11, 18, 23))

#view data frame
df

  blind sales
1 to 7
2 B 12
3 to 10
4 B 9
5 to 9
6 B 11
7 to 18
8 B 23

हम एक नया कॉलम बनाने के लिए निम्नलिखित कोड का उपयोग कर सकते हैं जो प्रत्येक स्टोर के लिए विलंबित बिक्री मूल्यों को प्रदर्शित करता है:

 library (dplyr)

#calculate lagged sales by group
df %>%
  group_by(store) %>%
  mutate(lag1_sales = lag(sales, n= 1 , order_by=store))

# A tibble: 8 x 3
# Groups: store[2]
  store sales lag1_sales
1 to 7 NA
2 B 12 NA
3 to 10 7
4 B 9 12
5 to 9 10
6 B 11 9
7 to 18 9
8 B 23 11

यहां परिणाम की व्याख्या करने का तरीका बताया गया है:

• लैग1_सेल्स का पहला मान NA है क्योंकि स्टोर ए की बिक्री के लिए कोई पिछला मान नहीं है।
• लैग1_सेल्स का दूसरा मान NA है क्योंकि स्टोर बी की बिक्री के लिए कोई पिछला मान नहीं है।
• लैग1_सेल्स का तीसरा मान 7 है क्योंकि यह स्टोर ए का पिछला बिक्री मूल्य है।
• लैग1_सेल्स का चौथा मान 12 है क्योंकि यह स्टोर बी का पिछला बिक्री मूल्य है।

और इसी तरह।

ध्यान दें कि आप लैग() फ़ंक्शन में n का मान बदलकर उपयोग किए गए लैग की संख्या भी बदल सकते हैं।

अतिरिक्त संसाधन

निम्नलिखित ट्यूटोरियल बताते हैं कि आर में अन्य सामान्य गणनाएँ कैसे करें:

Dplyr का उपयोग करके चालू राशि की गणना कैसे करें
आर में समूह द्वारा योग की गणना कैसे करें
आर में प्रति समूह माध्य की गणना कैसे करें