R语言如何计算数据框相邻两行的周度百分比差异？

需求说明 #

• 计算规则：按周顺序逐周对比，即第N周数值与第N-1周数值计算百分比差异，依次向前递推，支持任意周数的数据集，不局限于示例的3周数据
• 预期效果参考：
  

图中数值为演示样例，与实际数据计算结果不对应

测试数据集 #

df <- structure(list(week = c(25, 26, 27), viernes = c(6027, 4731, 
6022), sábado = c(NA, 7807, 5059), domingo = c(NA, 10360, 5914
), lunes = c(NA, 6165, 6443), martes = c(NA, 5274, 7157), miércoles = c(NA, 
4764, 7411), jueves = c(NA, 4377, 7176)), class = c("tbl_df", 
"tbl", "data.frame"), row.names = c(NA, -3L))

最优实现方案 #

用dplyr的偏移函数lag()实现是最简洁、扩展性最好的方案，不需要手动写循环，周数增减时不需要修改代码：

1. 先按周字段升序排序，避免周数顺序错乱导致计算错位
2. 对除周数外的所有数值列，逐行取上一周同列的数值做环比计算

library(dplyr)

# 基础计算：返回数值型百分比结果
df_result <- df %>%
  arrange(week) %>%
  mutate(across(
    .cols = -week,
    .fns = ~ (.x - lag(.x)) / lag(.x) * 100,
    .names = "{.col}_周环比(%)"
  ))

如果需要格式化输出带百分号、保留指定小数位的结果，可以用scales包的百分比格式化函数：

library(scales)

df_result_formatted <- df %>%
  arrange(week) %>%
  mutate(across(
    .cols = -week,
    .fns = ~ percent((.x - lag(.x))/lag(.x), accuracy = 0.01),
    .names = "{.col}_周环比"
  ))

注意事项 #

• 第一行（最早一周）因为没有上一周参照数据，环比结果自动返回NA，符合常规统计逻辑
• 原始数据中的缺失值不会影响行对齐逻辑，计算时会自动跳过缺失值对应的行
• 如果需要生成和参考图一致的“原始值+环比值”并排展示的宽表，直接调整列顺序即可，不需要额外做数据转换

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ogondiaz