R data.table中使用shift/lead访问全部前置行值的实现方法咨询

完全可以实现该需求，以下是3种不同场景下的可行方案：

方案1：行索引 .I 子集提取（通用场景） #

适合需要拿到所有前置行值组成列表的需求，无需额外依赖：

library(data.table)
dt <- data.table(mtcars)[, .(cyl, gear, mpg)]

# 全局取所有前置行的mpg值列表
dt[, pre_mpg_list := .(list(mpg[seq_len(.I - 1)])), by = 1:nrow(dt)]

# 按cyl分组后，取同组内当前行之前的mpg值列表
dt[, pre_mpg_list_by_cyl := .(list(mpg[seq_len(.I - 1)])), by = cyl]

# 取所有后置行的值列表，修改索引范围即可
dt[, post_mpg_list := .(list(mpg[(.I + 1):.N])), by = 1:nrow(dt)]

方案2：内置累积函数（聚合类需求） #

如果你的需求是累积求和、求均值等可向量化的聚合操作，直接用data.table内置的累积函数性能最高，效率远高于循环提取列表再计算：

# 计算全局前置行mpg的累积均值（排除当前行，首行无前置行返回NA属于正常情况
dt[, pre_mpg_mean := cumsum(shift(mpg, fill = 0)) / (1:.N - 1)]

# 计算同组内前置行mpg的累积和
dt[, pre_mpg_cumsum := cumsum(shift(mpg, fill = 0)), by = cyl]

方案3：滑动窗口函数frollapply（自定义计算需求） #

data.table 1.12.0及以上版本内置的froll系列函数支持自定义滑动窗口逻辑，适合需要对前置行做自定义运算的场景：

# 对所有前置行做自定义计算，窗口大小设置为当前行号即可
dt[, pre_mpg_custom := frollapply(mpg, n = 1:.N, FUN = function(x) {
  # x默认包含当前行，去掉最后一位就是所有前置行的值
  mean(x[-length(x)], na.rm = TRUE)
})]

注：你提到的shift函数仅支持取固定偏移行数的取值是准确的，要获取全部前置/后置行使用上述方案即可适配。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者R007