如何用R高效计算DataFrame当前列与前一列的差值？

给定如下R数据框：

df <- data.frame(a = c(1, 2, 3), b = c(4, 15, 6), c = c(7, 8, 19))

目标是将每一列（除第一列）替换为该列与前一列的差值，第一列保持不变，最终得到：

a  b  c
1  1  3  3
2  2 13 -7
3  3  3 13

以下是几种更简洁高效的实现方法：

方法1：Base R原生操作（最轻量化） #

无需加载任何额外包，直接利用数据框的列索引做向量化减法：

df[-1] <- df[-1] - df[-ncol(df)]

解释：df[-1]选取除第一列外的所有列，df[-ncol(df)]选取除最后一列外的所有列，两者维度完全匹配，会自动按行对应计算差值，第一列保持原始值不变。

方法2：dplyr语义化实现（tidyverse工作流友好） #

利用dplyr的across和prev_col()函数，语义清晰，可读性强：

library(dplyr)

df %>%
  mutate(across(-1, ~ . - pick(prev_col())))

解释：across(-1)指定处理除第一列外的所有列，prev_col()自动获取当前列的前一列，pick()用于选取该列，直接完成当前列与前一列的差值计算。

方法3：purrr映射实现（灵活扩展） #

如果需要对差值做额外逻辑处理，purrr的map2可以提供更灵活的操作空间：

library(purrr)
library(dplyr)

df %>%
  mutate(map2(.[-1], .[-ncol(.)], `-`))

解释：map2将.[-1]（除第一列的列）和.[-ncol(.)]（除最后一列的列）一一配对，逐列执行减法操作，最终替换原数据框的对应列。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Juan C