R语言按组计算数据框最新月份与上年同期数值百分比变化

方案1：按月份编码匹配（更稳妥，避免数据缺行导致结果错误） #

这个方案直接利用month编码的规则（前两位为年份、后两位为月份，同比月份编码差为100）匹配同期数据，不受行顺序、缺行影响：

library(dplyr)

result <- x %>%
  group_by(retailer, store) %>%
  summarise(
    # 取最新月份
    latest_month = max(month),
    latest_dollars = dollars[month == latest_month],
    # 匹配去年同期月份
    last_year_dollars = dollars[month == latest_month - 100],
    # 计算同比变化百分比，保留2位小数，无同期数据返回NA
    YoY_pct = round((latest_dollars - last_year_dollars)/last_year_dollars * 100, 2)
  ) %>%
  ungroup()

你提供的示例数据运行后得到的同比为：最新月份2110的金额121817.9，去年同期2010的金额382675.5，计算结果为-68.17%。

方案2：按行索引取值（符合你最初的思路） #

如果你的数据已经提前按月份降序排序、且确认每个分组都至少有13行完整数据，可以用这个方案：

result <- x %>%
  # 先确保按月份降序排列，保证第1行是最新月，第13行是去年同期
  arrange(retailer, store, desc(month)) %>%
  group_by(retailer, store) %>%
  summarise(
    latest_dollars = nth(dollars, 1),
    last_year_dollars = nth(dollars, 13),
    YoY_pct = round((latest_dollars - last_year_dollars)/last_year_dollars * 100, 2)
  ) %>%
  ungroup()

注意：推荐优先使用方案1，避免数据排序错误、缺漏月份导致的计算偏差

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