使用R lag为Julia

Question

我正在尝试为数据框中的特定列创建滞后+1前进。

我的数据是这样的：

julia> head(df)
6×9 DataFrames.DataFrame. Omitted printing of 1 columns
│ Row │ Date       │ Open    │ High    │ Low     │ Close   │ Adj Close │ Volume  │ Close_200sma │
├─────┼────────────┼─────────┼─────────┼─────────┼─────────┼───────────┼─────────┼──────────────┤
│ 1   │ 1993-02-02 │ 43.9687 │ 43.9687 │ 43.75   │ 43.9375 │ 27.6073   │ 1003200 │ NaN          │
│ 2   │ 1993-02-03 │ 43.9687 │ 44.25   │ 43.9687 │ 44.25   │ 27.8036   │ 480500  │ NaN          │
│ 3   │ 1993-02-04 │ 44.2187 │ 44.375  │ 44.125  │ 44.3437 │ 27.8625   │ 201300  │ NaN          │
│ 4   │ 1993-02-05 │ 44.4062 │ 44.8437 │ 44.375  │ 44.8125 │ 28.1571   │ 529400  │ NaN          │
│ 5   │ 1993-02-08 │ 44.9687 │ 45.0937 │ 44.4687 │ 45.0    │ 28.2749   │ 531500  │ NaN          │
│ 6   │ 1993-02-09 │ 44.9687 │ 45.0625 │ 44.7187 │ 44.9687 │ 28.2552   │ 492100  │ NaN      

│

所以这是我在向前延迟的尝试，在R中我可能会重复NA，1然后将其附加到子集化数据的前面。这是我的朱莉娅：

# Lag data +1 forward 
lag = df[1:nrow(df)-1,[:Long]]  # shorten vector by 1 (remove last element)
v = Float64[]
v = vec(convert(Array, lag)) # convert df column to vector
z = fill(NaN, 1) # rep NaN, 1 time (add this to front) to push all forward +1

lags = Float64[]
lags= vec[z; [v]]  # join both arrays z=NA first , make vector same nrow(df)

当我加入NaN和我的数组时，我的长度（滞后）为2.数据分为两部分：

julia> length(lags[2])
6255

我看到进入第二部分时的长度更长。

如果我加入另一个方式，NaN结束，数字第一。我得到正确的长度：

# try joining other way
    lags_flip = [v; [z]]

 julia> length(lags_flip)
6256

我也可以将它添加回我的数据框:(底部是南，我想要在前面）

# add back to data frame
df[:add] = lags_flip

 1
 1
 1
 1
 1
 1
 1
 1
  [NaN]

我的问题是加入Nan和我的数据时这样：lags_flip = [v; [Z]]

当我以另一种方式做到时，我获得了正确的长度：

首先：

滞后= [z; [V]]

然后它看起来不正确。

如何通过数据+1向前偏移，将Nan置于前面并添加回我的df？我觉得我很亲密但却缺少一些东西

Answer 1

编辑：

第二个想法 - 可能搞乱DataFrame中的列长度并不是最好的事情，我想你无论如何都想要一个新的列。在这种情况下，这可能是一种基本方法：

df[:LagLong] = [missing; df[1:end-1,:Long]]

或者如果你想要NaN（但可能你想要丢失，如下所述）：

df[:LagLong] = [NaN; df[1:end-1,:Long]]

以前的回复：

你可以到位：

julia> x = [1.0,2.0,3.0]
3-element Array{Float64,1}:
 1.0
 2.0
 3.0

julia> pop!(unshift!(x, NaN))
3.0

julia> x
3-element Array{Float64,1}:
 NaN
   1.0
   2.0

用x等适当的列选择器替换pop!(unshift!(x, NaN))中的df[:Long]。

但请注意，NaN不是R中的NA。在Julia NA中是missing。现在有一个分支：

1. 如果您的列允许缺失值（它将在Union{Missing, [Something]}中显示showcols），那么您执行与上面的pop!(unshift!(df[:Long], missing))相同的操作。
2. 如果它不允许缺失你有两个选择。首先是首先打电话给allowmissing!(df, :Long)以允许错过并如上所述前进。另一种类似于你提出的方法：df[:Long] = [missing; df[1:end-1, :Long]]。