多列的同比增长率基于唯一 ID 和连续几年

Question

我有一个数据集，其中有唯一的提案 ID、申请年份和申请年份。财务报表年度。一个提案 ID 应具有一个申请年份(t) &可以有 t-1 和（或）t-2 财政年度报表。我有多个关于债务、股权、净资产等的栏目。想要有两列用于同比增长 -F1 和 F1同比增长-2。

数据集：

Proposal ID Application Year Financial statement year Net sales
P1          2019             2019                     100
P1          2019             2018                     120
P1          2019             2017                     130 

现在，根据每个提案 ID，我需要根据我的申请年度所需的输出来了解财务报表年份之间的增长率的附加列

：

Proposal ID Application Year Financial statement year Net sales YOY - netsales-g1
P1          2019             2019                     100             (100-120)/120...
P1          2019             2018                     120
P1          2019             2017                     130 

我需要对我拥有的所有列执行相同的步骤。

我想要的是一个函数——对于每个提案 ID，它会估计 YOY 增长和增长情况。取出最新的申请日期作为最后一行，列作为数据集中所有数值变量的同比增长情况

提前感谢您的帮助！ :)

Answer 1

我不确定，但这是你需要的吗？

library(dplyr)
library(tidyverse)
data %>% arrange(Financial_Statement_Year) %>%
  mutate(Growth_Difference = Net_Sales - lag(Net_Sales)) %>%
  mutate(Growth_Rate = (Growth_Difference / Net_Sales) * 100)

Proposal_ID	Application_Year	Financial_Statement_Year	Net_Sales	Growth_Difference	Growth_Rate
P3	2019	2017	130	NA	NA
P2	2019	2018	120	-10	-8.333
P1	2019	2019	100	-20	-20.000

Answer 2

这可以使用 mutate() 中的 dplyr::lead() 公式来完成。 jantior::clean_names() 是可选的，以使代码编写更容易。

df %>% 
  janitor::clean_names() %>% 
  mutate(YoY_net_sales=(net_sales-lead(net_sales,n=1L))/lead(net_sales,n=1L))