使用dplyr如何高效实现不同列间的差值计算？

你的需求是计算不同列之间的逐行差值（y-x、z-y），而你之前用lag()的写法是计算同列内上下行的差值，这是两者的核心区别。

直接指定列计算（适合明确列对的场景） #

最直接的方式就是在mutate()里直接定义新列，逐行计算对应列的差值：

# 创建原始数据集
a <- data.frame(x = c(1:5), y = c(0:4), z = c(2:6))

# 计算列间差值并添加新列
a <- a %>% 
  mutate(`y-x` = y - x,
         `z-y` = z - y)

运行后得到的结果就是你期望的：

x y z y-x z-y
1 1 0 2  -1   2
2 2 1 3  -1   2
3 3 2 4  -1   2
4 4 3 5  -1   2
5 5 4 6  -1   2

通用化处理（适合多列相邻差值的场景） #

如果你的数据集有很多列，需要批量计算相邻列的后列减前列，可以用以下方法，避免手动逐个写列名：

a <- a %>% 
  mutate(across(2:ncol(.), 
                ~ . - get(colnames(.)[cur_column() - 1]),
                .names = "{colnames(.)[cur_column() - 1]}-{.col}"))

这个代码会自动对第2列到最后一列，计算当前列与前一列的差值，新列名格式为前列名-当前列名，对于你的数据集，同样会生成符合需求的列间差值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者felipe_silva