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我的数据集中有一组变量 - 我想根据所有前几年简单计算所有这些变量的运行总计(以及运行平均值)。
举例说明。这就是我的数据的样子，包括我想要生成的总运行变量。
country year X1 X2 X3 X4 X5 running_total
Bahamas 1990 0 0 0 0 1 NA
Bahamas 1991 0 0 1 1 0 1
Bahamas 1992 1 1 0 0 1 3
Bahamas 1993 0 0 0 0 0 6
Bahamas 1994 1 1 0 1 1 6
Bahamas 1995 0 0 1 0 0 10
Bahamas 1996 0 1 0 1 0 11
Bahamas 1997 1 0 1 0 1 13
Bahamas 1998 0 1 0 1 0 16
Bahamas 1999 1 0 1 0 1 18
Bahamas 2000 0 1 0 1 0 21
Bahamas 2001 1 0 1 0 1 23
Bahamas 2002 0 1 0 1 0 26
Bahamas 2003 1 0 0 0 1 28
Bahamas 2004 0 0 0 1 0 30
Bahamas 2005 1 1 0 0 0 31
Bahamas 2006 0 0 1 1 1 33
Bahamas 2007 1 0 0 0 0 36
Bahamas 2008 0 0 1 1 1 37
Bahamas 2009 1 1 0 0 0 40
Bahamas 2010 0 0 1 1 1 42
Bahamas 2011 1 1 0 0 0 45
Bolivia 1990 0 0 0 0 0 NA
Bolivia 1991 0 0 1 1 0 0
Bolivia 1992 0 0 0 0 0 2
Bolivia 1993 0 0 1 0 0 2
Bolivia 1994 0 0 0 0 0 3
Bolivia 1995 0 0 0 0 0 3
Bolivia 1996 0 0 0 0 0 3
Bolivia 1997 0 0 0 0 0 3
Bolivia 1998 0 0 0 0 0 3
Bolivia 1999 0 0 0 0 0 3
Bolivia 2000 0 1 0 1 0 3
Bolivia 2001 0 0 0 0 0 5
Bolivia 2002 0 0 0 0 0 5
Bolivia 2003 0 0 0 0 0 5
Bolivia 2004 0 0 0 0 0 5
Bolivia 2005 0 0 0 0 0 5
Bolivia 2006 0 0 0 0 0 5
Bolivia 2007 0 0 0 0 0 5
Bolivia 2008 0 0 0 0 1 5
Bolivia 2009 0 0 0 0 0 6
Bolivia 2010 0 0 0 0 1 6
Bolivia 2011 0 0 0 0 0 7
起始年份 1990 ==不适用。例如，1991 年的运行总计基于 1990 年。1992 年的运行总计基于 1990-1991 年。 1993 年的运行总计基于 1990-1992 年，1994 年的运行总计基于 1990-1993 年。依此类推...直到 2011 年。然后对新国家 B 启动相同的程序。
我尝试了下面的代码，但它没有按照我想要的方式工作。当然，我需要更好地指定它，但是如何呢？
DF$csum <- ave(DF$X1, DF$X2,DF$X3,DF$X4,DF$X5,FUN=cumsum)
此外，我想基于相同的逻辑生成运行平均值。
如果有任何帮助，我们将不胜感激!
structure(list(country = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("Bahamas", "Bolivia"), class = "factor"), year = c(1990L, 1991L, 1992L, 1993L, 1994L, 1995L, 1996L, 1997L, 1998L, 1999L, 2000L, 2001L, 2002L, 2003L, 2004L, 2005L, 2006L, 2007L, 2008L, 2009L, 2010L, 2011L, 1990L, 1991L, 1992L, 1993L, 1994L, 1995L, 1996L, 1997L, 1998L, 1999L, 2000L, 2001L, 2002L, 2003L, 2004L, 2005L, 2006L, 2007L, 2008L, 2009L, 2010L, 2011L), X1 = c(0L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), X2 = c(0L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), X3 = c(0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), X4 = c(0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), X5 = c(1L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L), running_total = c(NA, 1L, 3L, 6L, 6L, 10L, 11L, 13L, 16L, 18L, 21L, 23L, 26L, 28L, 30L, 31L, 33L, 36L, 37L, 40L, 42L, 45L, NA, 0L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 6L, 6L, 7L)), .Names = c("country", "year", "X1", "X2", "X3", "X4", "X5", "running_total"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -44L))
最佳答案
library(data.table)
setDT(df)
df[, xt := X1+X2+X3+X4+X5]
df[, rt2 := shift(cumsum(xt)), by = country]
其实用一句话就可以解决:
df[, rt3 := {xt=X1+X2+X3+X4+X5; shift(cumsum(xt))}, by = country]
# Or as Ryan points out:
df[, rt2 := shift(cumsum(Reduce(`+`, .SD))) , by = country , .SDcols = grep('^X.*', names(df), value = T)]
所有结果:
country year X1 X2 X3 X4 X5 running_total xt rt2
1: Bahamas 1990 0 0 0 0 1 NA 1 NA
2: Bahamas 1991 0 0 1 1 0 1 2 1
3: Bahamas 1992 1 1 0 0 1 3 3 3
4: Bahamas 1993 0 0 0 0 0 6 0 6
5: Bahamas 1994 1 1 0 1 1 6 4 6
6: Bahamas 1995 0 0 1 0 0 10 1 10
7: Bahamas 1996 0 1 0 1 0 11 2 11
8: Bahamas 1997 1 0 1 0 1 13 3 13
9: Bahamas 1998 0 1 0 1 0 16 2 16
10: Bahamas 1999 1 0 1 0 1 18 3 18
11: Bahamas 2000 0 1 0 1 0 21 2 21
12: Bahamas 2001 1 0 1 0 1 23 3 23
13: Bahamas 2002 0 1 0 1 0 26 2 26
14: Bahamas 2003 1 0 0 0 1 28 2 28
15: Bahamas 2004 0 0 0 1 0 30 1 30
16: Bahamas 2005 1 1 0 0 0 31 2 31
17: Bahamas 2006 0 0 1 1 1 33 3 33
18: Bahamas 2007 1 0 0 0 0 36 1 36
19: Bahamas 2008 0 0 1 1 1 37 3 37
20: Bahamas 2009 1 1 0 0 0 40 2 40
21: Bahamas 2010 0 0 1 1 1 42 3 42
22: Bahamas 2011 1 1 0 0 0 45 2 45
23: Bolivia 1990 0 0 0 0 0 NA 0 NA
24: Bolivia 1991 0 0 1 1 0 0 2 0
25: Bolivia 1992 0 0 0 0 0 2 0 2
26: Bolivia 1993 0 0 1 0 0 2 1 2
27: Bolivia 1994 0 0 0 0 0 3 0 3
28: Bolivia 1995 0 0 0 0 0 3 0 3
29: Bolivia 1996 0 0 0 0 0 3 0 3
30: Bolivia 1997 0 0 0 0 0 3 0 3
31: Bolivia 1998 0 0 0 0 0 3 0 3
32: Bolivia 1999 0 0 0 0 0 3 0 3
33: Bolivia 2000 0 1 0 1 0 3 2 3
34: Bolivia 2001 0 0 0 0 0 5 0 5
35: Bolivia 2002 0 0 0 0 0 5 0 5
36: Bolivia 2003 0 0 0 0 0 5 0 5
37: Bolivia 2004 0 0 0 0 0 5 0 5
38: Bolivia 2005 0 0 0 0 0 5 0 5
39: Bolivia 2006 0 0 0 0 0 5 0 5
40: Bolivia 2007 0 0 0 0 0 5 0 5
41: Bolivia 2008 0 0 0 0 1 5 1 5
42: Bolivia 2009 0 0 0 0 0 6 0 6
43: Bolivia 2010 0 0 0 0 1 6 1 6
44: Bolivia 2011 0 0 0 0 0 7 0 7
country year X1 X2 X3 X4 X5 running_total xt rt2
关于r - 如何在R中计算前几年的运行总计？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/50972020/
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