在R中按姓名分组将Workout列值转移至下一个对应日期行

先来看你提供的原始数据：

df <- data.frame(id = c('1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '10'), 
                 Date = c("01-Feb-17", "05-Feb-17", "01-May-17", "03-May-17","24-May-17", "05-Oct-17", "20-Oct-17", "25-Oct-17", "01-Dec-17", "12-Dec-17"), 
                 Name=c("John", "Jack", "Jack", "John", "John", "Jack", "John", "Jack", "John", "Jack"), 
                 Workout=c('150', '130', '140', '160', '150', '130', '140', '160', '150', '130'))

你的需求很明确：针对每个Name分组，把当前行的Workout数值转移到该Name对应的下一个Date所在的行。比如John在01-Feb-17的150要移到他的下一个日期03-May-17的行，Jack同理。

实现步骤 #

这里我用dplyr包来处理，它的分组和窗口函数非常适合这类需求：

1. 先把Date列转换成日期格式（确保后续排序是按时间顺序，避免原始数据顺序打乱逻辑），同时把Workout转成数值型；
2. 按Name分组后，每组内按Date排序；
3. 使用lead()函数将当前行的Workout值映射到下一行，最后一组的最后一行没有下一个日期，会自动生成NA，这符合逻辑。

完整代码如下：

library(dplyr)

df_processed <- df %>%
  # 转换数据类型，确保日期和数值可操作
  mutate(Date = as.Date(Date, format = "%d-%b-%y"),
         Workout = as.numeric(Workout)) %>%
  # 按Name分组，每组内严格按日期排序
  group_by(Name) %>%
  arrange(Date, .by_group = TRUE) %>%
  # 将当前Workout值转移到下一行，自定义列名为Previous_Workout
  mutate(Previous_Workout = lead(Workout)) %>%
  # 取消分组恢复常规数据框格式
  ungroup() %>%
  # 可选：把Date转回原来的字符串格式（如果需要和原始格式一致）
  mutate(Date = format(Date, "%d-%b-%y"))

# 查看处理后的结果
print(df_processed)

结果说明 #

运行后你会看到：

• John的01-Feb-17行的Previous_Workout为NA（这是他的第一行，没有前序值需要转移），而03-May-17行的Previous_Workout是150（来自01-Feb-17的Workout）；
• Jack的05-Feb-17行的Previous_Workout为NA，01-May-17行的Previous_Workout是130（来自05-Feb-17的Workout）；
• 每个Name的最后一行Previous_Workout都是NA，因为没有下一个日期的行可以承接这个值。

如果你不需要保留原始的Workout列，可以在mutate步骤后加上select(-Workout)来移除它。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Denis