Question

因此，我有一个日期数据框和一个响应列，并且有一个差异向量来显示要添加到响应列的一组新值随时间的变化。如何进行某种矩阵减法运算，以从向量中获取值并将其与列中的现有值相差以获得新值？

数据帧的设置如下：

data <- data.frame(seq(from = 2001, to = 2020, 1))
data$y <- (runif(20, 1, 10))
data$y[11:20] <- NA
colnames(data)[1] <- "Year"

差异的向量如下：

vector <- runif(10, -1, 1)

因此所需的输出将如下所示：

Year    y
2011    y10+vector1 = y11
2012    y11+vector2 = y12
2013    y12+vector3 = y13

以此类推...

Answer 1

以下内容获取响应向量的累积总和，但从2010年的y值开始

responses <- c(data$y[data$Year == 2010], vector)

new_data <- data.frame(year = 2010:2020,
                       y = cumsum(responses))

   year        y
1  2010 3.263457
2  2011 2.891375
3  2012 3.567775
4  2013 4.330650
5  2014 4.972721
6  2015 5.008574
7  2016 5.306517
8  2017 5.304533
9  2018 5.066068
10 2019 4.688454
11 2020 4.851382

Answer 2

一种可能性是使用cumsum函数：

set.seed(1)
data <- data.frame(seq(2001, 2020, 1))
data$y <- (runif(20, 1, 10))
data$y[11:20] <- NA
colnames(data)[1] <- "Year" 

myvector <- runif(10, -1, 1)
data$y[11:20] <- data$y[10] + cumsum(myvector)

此外，优良作法是在处理随机数时设置随机种子（使用set.seed）。

从差异向量为列创建新值

2 个答案: