R တွင် shift တန်ဖိုးများကို တွက်ချက်နည်း (ဥပမာများဖြင့်)

lag() လုပ်ဆောင်ချက်ကို R ရှိ dplyr ပက်ကေ့ချ်မှ lag () လုပ်ဆောင်ချက်ကို သုံးနိုင်သည်။

ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် အောက်ပါအခြေခံ syntax ကိုအသုံးပြုသည်-

offset(x၊ n=1၊ …)

ရွှေ-

• x : တန်ဖိုးများ၏ vector
• n : နှောင့်နှေးရမည့်ရာထူးအရေအတွက်

အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် လက်တွေ့တွင် ပြောင်းထားသောတန်ဖိုးများကို တွက်ချက်ရန် ဤလုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုပုံကို ပြသထားသည်။

ဥပမာ- R ဖြင့် Shifted Values များကို တွက်ချက်ခြင်း။

ကျွန်ုပ်တို့တွင် 10 ရက်ဆက်တိုက် ဆက်တိုက်ပြုလုပ်ထားသော စတိုးဆိုင်တစ်ခု၏ ရောင်းချမှုအရေအတွက်ကို ပြသသည့် R တွင် အောက်ပါဒေတာဘောင်ရှိသည်ဆိုပါစို့။

 #create data frame
df <- data. frame (day=1:10,
                 sales=c(18, 10, 14, 13, 19, 24, 25, 29, 15, 18))

#view data frame
df

   day sales
1 1 18
2 2 10
3 3 14
4 4 13
5 5 19
6 6 24
7 7 25
8 8 29
9 9 15
10 10 18

အတန်းတစ်ခုစီအတွက် ယခင်နေ့၏ရောင်းအားကိုပြသသည့် lag ကော်လံတစ်ခုဖန်တီးရန် dplyr package မှ lag() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

 library (dplyr)

#add new column that shows sales for previous day
df$previous_day_sales <- dplyr::lag(df$sales, n= 1 )

#view updated data frame
df

   day sales previous_day_sales
1 1 18 NA
2 2 10 18
3 3 14 10
4 4 13 14
5 5 19 13
6 6 24 19
7 7 25 24
8 8 29 25
9 9 15 29
10 10 18 15

ဤသည်မှာ ရလဒ်ကို မည်သို့အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်သည်-

• အော့ဖ်ဆက်ကော်လံရှိ ပထမတန်ဖိုးသည် NA ဖြစ်ပြီး အရောင်းကော်လံတွင် ကြိုတင်တန်ဖိုးမရှိသောကြောင့် ဖြစ်သည်။
• အော့ဖ်ဆက်ကော်လံရှိ ဒုတိယတန်ဖိုးသည် 18 ဖြစ်သောကြောင့် ၎င်းသည် အရောင်းကော်လံရှိ ယခင်တန်ဖိုးဖြစ်သည်။
• အော့ဖ်ဆက်ကော်လံရှိ တတိယတန်ဖိုးမှာ အရောင်းကော်လံရှိ ယခင်တန်ဖိုးဖြစ်သောကြောင့် 10 ဖြစ်သည်။

နောက် … ပြီးတော့။

ယခင်ရာထူး အရေအတွက်များအတွက် မတူညီသော နောက်ကျတန်ဖိုးကို တွက်ချက်ရန်အတွက် lag() လုပ်ဆောင်ချက်ရှိ n argument ၏တန်ဖိုးကိုလည်း ပြောင်းလဲနိုင်သည်။

 library (dplyr)

#add new column that shows sales for two days prior
df$previous_day_sales <- dplyr::lag(df$sales, n= 2 )

#view updated data frame
df

   day sales previous_day_sales
1 1 18 NA
2 2 10 NA
3 3 14 18
4 4 13 10
5 5 19 14
6 6 24 13
7 7 25 19
8 8 29 24
9 9 15 25
10 10 18 29

မှတ်ချက် – ခဲကော်လံတစ်ခုဖန်တီးရန် lag () လုပ်ဆောင်ချက်အစား dplyr အထုပ်မှ lead() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုပါ။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ဖော်ပြပါ သင်ခန်းစာများသည် R တွင် အခြားဘုံလုပ်ဆောင်ချက်များကို အသုံးပြုနည်းကို ရှင်းပြထားပါသည်။

dplyr တွင် n() function ကိုအသုံးပြုနည်း
dplyr တွင် cross() function ကိုအသုံးပြုနည်း
dplyr တွင် relocate() function ကိုအသုံးပြုနည်း
dplyr တွင် slice() လုပ်ဆောင်ချက်ကိုအသုံးပြုနည်း