R语言代码优化：计算数据框相邻行差值的精简实现

原始代码需要逐列手动编写赋值语句，列数较多时冗余度高，可通过批量遍历的方式精简代码，以下是两种常用实现方案：

方案1：基础R实现（无第三方依赖） #

仅用基础R函数即可完成批量计算，无需加载额外包：

# 构造原始数据框
df <- data.frame(ID=1:8, x2=8:1, x3=11:18, x4=c(2,4,10,0,1,1,9,12))
# 指定需要计算差值的目标列
target_cols <- c("x2", "x3", "x4")
# 批量生成差值列
df[paste0(target_cols, "_dif")] <- lapply(df[target_cols], function(col) c(0, diff(col)))

方案2：dplyr实现（tidyverse风格） #

如果日常使用tidyverse生态，可通过mutate+across的组合实现更简洁的语法：

library(dplyr)

df <- data.frame(ID=1:8, x2=8:1, x3=11:18, x4=c(2,4,10,0,1,1,9,12)) %>%
  mutate(across(c(x2, x3, x4), ~c(0, diff(.x)), .names = "{col}_dif"))

两种方案的输出结果和原始逐列赋值的结果完全一致，后续如果需要新增计算差值的列，只需要修改目标列的配置参数即可，不需要新增额外的赋值语句，适配性更强。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Fernanda