如何在R中通过max(date)和次新月份日期实现变量相减

需求说明 #

想要创建一个新变量，取值为最新月份的变量值减去前N个月（如前1个月、前3个月等）的对应变量值。

示例数据集 #

country <- c("XYZ", "XYZ", "XYZ")
my_dates <- c("2021-10-01", "2021-09-01", "2021-08-01")
var1 <- c(1, 2, 3)
df1 <- country %>% cbind(my_dates) %>% cbind(var1) %>% as.data.frame()
df1$my_dates <- as.Date(df1$my_dates)
df1$var1 <- as.numeric(df1$var1)

已尝试的写法 #

• 基础写法

library(tidyverse)
df2 <- df1 %>%
 mutate(dif_1month = var1[my_dates==max(my_dates)] -var1[my_dates==max(my_dates) %m-% months(1)]

• lag函数变体写法

df2 <- df1 %>%
 mutate(dif_1month = var1[my_dates==max(my_dates)] - var1[my_dates==max(my_dates)-lag(max(my_dates), n=1L)])

核心疑问 #

如何获取日期为次新观测值时对应的变量值？

实测可行方案 #

获取最新日期对应的var1值 #

df2 <- df1 %>% 
  mutate(value_1month = var1[my_dates==max(my_dates)])

获取次新日期 #

df2 <- df1 %>% 
  mutate(month1 = max(my_dates) %m-%months(1))

获取次新日期对应的var1值 #

df2 <- df1 %>% 
  mutate(var1_1month = var1[my_dates==max(my_dates) %m-%months(1)])

计算最新与次新var1值的差值 #

df2 <- df1 %>% 
  mutate(diff_1month = var1[my_dates==max(my_dates)] - var1[my_dates==max(my_dates) %m-%months(1)])

内容的提问来源于stack exchange，提问作者hraw45