有几种方法可以获得组内的滞后变量。首先，您应该对数据进行排序，以便在每个组中相应地对时间进行排序。

首先让我们创建一个示例 data.frame：

> set.seed(13)
> dt <- data.frame(location = rep(letters[1:2], each = 4), time = rep(1:4, 2), var = rnorm(8))
> dt
  location time        var
1        a    1  0.5543269
2        a    2 -0.2802719
3        a    3  1.7751634
4        a    4  0.1873201
5        b    1  1.1425261
6        b    2  0.4155261
7        b    3  1.2295066
8        b    4  0.2366797

定义我们的滞后函数：

 lg <- function(x)c(NA, x[1:(length(x)-1)])

1. 然后可以使用以下方法计算组内变量的滞后tapply：

    > unlist(tapply(dt$var, dt$location, lg))
       a1         a2         a3         a4         b1         b2         b3         b4 
       NA  0.5543269 -0.2802719  1.7751634         NA  1.1425261  0.4155261  1.2295066
   

2. ddply从包plyr使用：

   > ddply(dt, ~location, transform, lvar = lg(var))
     location time        var       lvar
   1        a    1 -0.1307015         NA
   2        a    2 -0.6365957 -0.1307015
   3        a    3 -0.6417577 -0.6365957
   4        a    4 -1.5191950 -0.6417577
   5        b    1 -1.6281638         NA
   6        b    2  0.8748671 -1.6281638
   7        b    3 -1.3343222  0.8748671
   8        b    4  1.5431753 -1.3343222  
   

3. 使用data.table包data.table的更快版本

    > ddt <- data.table(dt)
    > ddt[,lvar := lg(var), by = c("location")]
        location time        var       lvar
   [1,]        a    1 -0.1307015         NA
   [2,]        a    2 -0.6365957 -0.1307015
   [3,]        a    3 -0.6417577 -0.6365957
   [4,]        a    4 -1.5191950 -0.6417577
   [5,]        b    1 -1.6281638         NA
   [6,]        b    2  0.8748671 -1.6281638
   [7,]        b    3 -1.3343222  0.8748671
   [8,]        b    4  1.5431753 -1.3343222
   

4. 使用lag包plm中的函数

    > pdt <- pdata.frame(dt)
    > lag(pdt$var)
      a-1        a-2        a-3        a-4        b-1        b-2        b-3        b-4 
       NA  0.5543269 -0.2802719  1.7751634         NA  1.1425261  0.4155261  1.2295066
   

5. 使用lag包dplyr 中的函数

   > dt %>% group_by(location) %>% mutate(lvar = lag(var))        
   Source: local data frame [8 x 4]
   Groups: location        
     location time        var       lvar
   1        a    1  0.5543269         NA
   2        a    2 -0.2802719  0.5543269
   3        a    3  1.7751634 -0.2802719
   4        a    4  0.1873201  1.7751634
   5        b    1  1.1425261         NA
   6        b    2  0.4155261  1.1425261
   7        b    3  1.2295066  0.4155261
   8        b    4  0.2366797  1.2295066
   

最后两种方法需要从data.frame另一个对象转换，但您不必担心排序。我个人的偏好是最后一个，最初写答案时没有。

更新：更改了 data.table 代码以反映 @Hibernating 指出的 data.table 包的发展。

更新 2：添加了 dplyr示例。

@ mpiktas 只是在您的答案的第 3 版中简要提及两个小疏忽。首先，“更快的版本”这个词显然被错误地留下了。其次，代码中遗漏了“:=”这个词。修复后者修复了前者:=)

library(data.table);ddt <- data.table(dt)
f0<-function() plyr::ddply(dt,~location,transform,lvar=lg(var))
f1<-function() ddt[,transform(.SD,lvar=lg(var)),by=c("location")]
f2<-function() ddt[,lvar:=lg(var),by=location]
r0<-f0();r1<-f1();r2<-f2();all.equal(r0,r1,r2,check.attributes = FALSE)
boxplot(microbenchmark::microbenchmark(f0(),f1(),f2(),times=1000L))

这里有一个更快的方法，而不是完成所有tapply和额外的步骤：

dt<-data.frame(location=rep(letters[1:2],each=4),time=rep(1:4,2),var=rnorm(8))
lg<-function(x)c(NA,x[1:(length(x)-1)])
dt$lg <- ave(dt$var, dt$location, FUN=lg)

使用 dplyr

dt %>% group_by(location) %>% mutate(lvar=lag(var))