我有一个带有一系列观察结果的向量（称为 t1）。我想通过从 t1 弹出第一个观察值来创建一组新向量（依此类推，以用于后续的近似副本）。但我想保持向量的长度相同，以便以后可以将它们添加到数据框中。
我能够使其工作如下：
t1 <- c(1, 2, 3)
t2 <- t1[-1]
t3 <- t2[-1]
t2[length(t2)+1] <- 0
t3[length(t3)+1] <- 0
t3[length(t3)+1] <- 0
t.all <- cbind(as.data.frame(t1), as.data.frame(t2), as.data.frame(t3))
t.all
t1 t2 t3
1 1 2 3
2 2 3 0
3 3 0 0
但这很笨拙，如果我想创建大量列，这将是乏味的。如何使向量保持相同的长度（或以另一种方式解决此问题）？
这是您尝试执行的操作的循环版本，udingdo.call和lapply：
cbind(t1,do.call(cbind,lapply(seq_along(t1)-1,
function(x)c(tail(t1,-x),rep(0,x)))))
t1
[1,] 1 2 3
[2,] 2 3 0
[3,] 3 0 0
这是使用向量索引的另一种方式：
t1 <- (2,5,3)
mm <- do.call(rbind, lapply(seq_along(t1), function(x) t1[x:length(t1)][1:length(t1)]))
# [,1] [,2] [,3]
# [1,] 2 5 3
# [2,] 5 3 NA
# [3,] 3 NA NA
mm[is.na(mm)] <- 0
# [,1] [,2] [,3]
# [1,] 2 5 3
# [2,] 5 3 0
# [3,] 3 0 0
apply不使用家庭的另一种方法：
t1 <- c(2,5,4,6)
len <- length(t1)
matrix(t1[outer(1:len, 0:(len-1), '+')], ncol=len)
# [,1] [,2] [,3] [,4]
# [1,] 2 5 4 6
# [2,] 5 4 6 NA
# [3,] 4 6 NA NA
# [4,] 6 NA NA NA
> t.all <- sapply(0:2, function(x) c( t1[(x+1):3], rep(0,x) ) )
> t.all
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 2 3
[2,] 2 3 0
[3,] 3 0 0
如果您需要它成为一个 data.frame，那么首先将其构建为矩阵然后环绕as.data.frame最终结果会更有效。
如何根据需要通过回收来逐行创建矩阵t1：
tmat <-cbind(t1,t1,t1,t1,....) # as many as needed
然后只需使用矩阵三角形函数
newmat<- tmat * upper.tri(tmat,diag=TRUE)
这与您的样本有偏差，但每行包含相同的信息。
大多数其他答案都集中在创建最终的 data.frame 上。如果那是您的最终目标，那么它们提供了很好的方法。相反，这个答案只关注您如何取下第一个元素并保留长度的问题。为了使事情保持整洁，最好在一个函数中完成整个事情。
shift <- function(tx) {append(tx[-1],0)}
然后你可以拥有
t1 <- c(1, 2, 3)
t2 <- shift(t1)
t3 <- shift(t2)
t.all <- data.frame(t1, t2, t3)
这给了你同样的结果。
> t.all
t1 t2 t3
1 1 2 3
2 2 3 0
3 3 0 0
如果您想将此函数与循环构造结合起来创建 data.frame，最简单的方法是先通过矩阵。
t.all <- matrix(t1, nrow=length(t1), ncol=length(t1))
lapply(seq(length=length(t1))[-1], function(i) {
t.all[,i] <<- shift(t.all[,(i-1)])
})
t.all <- as.data.frame(t.all)
它给出了相同的data.frame，但列名略有不同
> t.all
V1 V2 V3
1 1 2 3
2 2 3 0
3 3 0 0