r - 使用 data.frame 中上面的行和另一列计算值

Question

嗨，我想在 R 中做一些看起来应该很简单的事情，但我似乎大脑衰退了。

对于 data.frame 中的每一行，我想获取上面行中 Vol 的值，为该行添加 In 值并减去依赖于的值这个值。

这是我的尝试，但滞后只是向后查找一行以查找开始时的值，而不是在计算出下一个值后继续向后查找

library(dplyr)
df <- data.frame(In = c(1,4,0,0,1,2,3,0,0), Vol = c(1,rep(NA,8)))

df %>% mutate(Vol = (lag(Vol) + In) -  (lag(Vol) + In)*0.01)

期望的输出=

  In     Vol
1  1  1.00
2  4  4.95
3  0  4.90
4  0  4.85
5  1  5.79
6  2  7.72
7  3 10.61
8  0 10.50
9  0 10.40

Answer 1

这是一个使用 purrr 包中的 accumulate 的解决方案。 Accumulate 函数可以将带有两个参数(例如 x 和 y)的函数应用于向量序列。返回值将成为下一轮的输入值。

在下面的示例中，我要求 accumulate 函数从 In 列的第二个数字开始到末尾。我还向 .init 参数提供了 1，这将是函数的第一个 x。

library(dplyr)
library(purrr)

df <- data.frame(In = c(1,4,0,0,1,2,3,0,0), Vol = c(1,rep(NA,8)))

df %>% 
  mutate(Vol = accumulate(In[2:n()], function(x, y) (x + y) * 0.99, .init = 1))
#   In       Vol
# 1  1  1.000000
# 2  4  4.950000
# 3  0  4.900500
# 4  0  4.851495
# 5  1  5.792980
# 6  2  7.715050
# 7  3 10.607900
# 8  0 10.501821
# 9  0 10.396803

此外，Vol 列中的第一个值似乎与 In 列中的第一个值相同。如果您想要做的只是在In列上累积过程，那么以下代码会更简洁，您甚至不需要复制第一个值到 Vol 列。

df %>% 
  mutate(Vol = accumulate(In, function(x, y) (x + y) * 0.99))
#   In       Vol
# 1  1  1.000000
# 2  4  4.950000
# 3  0  4.900500
# 4  0  4.851495
# 5  1  5.792980
# 6  2  7.715050
# 7  3 10.607900
# 8  0 10.501821
# 9  0 10.396803