library(dplyr) tao_b %>% select(乡镇市区, 交易标的, 建物型态, 交易日期, 单价元平方公尺) %>% arrange(乡镇市区, 交易标的, 建物型态, 交易日期, 单价元平方公尺) %>% #先把同性质同日期资料分组, 价格以中位数表达, 并将重复样本删除 group_by(乡镇市区, 交易标的, 建物型态, 交易日期) %>% mutate(单价元平方公尺 = median(单价元平方公尺)) %>% filter(row_number()==1) %>% #再次将同性质的资料分组处理, 将各组每笔记录比对上一次交易日之价格 #此时各组第一个的timedelay是NA group_by(乡镇市区, 交易标的, 建物型态) %>% mutate(timedelay = lag(单价元平方公尺, n = 2)) %>% ungroup() %>% #将所有资料的timedelay之NA转为0, 非NA则保留原值 #计算後两项相减 mutate(timedelay = ifelse(is.na(timedelay), 0, timedelay), 价格差异 = 单价元平方公尺 - timedelay ) 交流整理资料的做法... --

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