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我开始喜欢dplyr
,但是我陷在一个用例上。我希望能够使用该数据包在数据帧中按组应用cumsum
,但似乎无法正确处理。
对于演示数据框,我生成了以下数据:
set.seed(123)
len = 10
dates = as.Date('2014-01-01') + 1:len
grp_a = data.frame(dates=dates, group='A', sales=rnorm(len))
grp_b = data.frame(dates=dates, group='B', sales=rnorm(len))
grp_c = data.frame(dates=dates, group='C', sales=rnorm(len))
df = rbind(grp_a, grp_b, grp_c)
dates group sales
1 2014-01-02 A -0.56047565
2 2014-01-03 A -0.23017749
3 2014-01-04 A 1.55870831
4 2014-01-05 A 0.07050839
5 2014-01-06 A 0.12928774
6 2014-01-02 B 1.71506499
7 2014-01-03 B 0.46091621
8 2014-01-04 B -1.26506123
9 2014-01-05 B -0.68685285
10 2014-01-06 B -0.44566197
11 2014-01-02 C 1.22408180
12 2014-01-03 C 0.35981383
13 2014-01-04 C 0.40077145
14 2014-01-05 C 0.11068272
15 2014-01-06 C -0.55584113
pdf = data.frame(dates=as.Date(as.character()), group=as.character(), sales=as.numeric())
for(grp in unique(df$group)){
subs = filter(df, group == grp) %>% arrange(dates)
pdf = rbind(pdf, data.frame(dates=subs$dates, group=grp, sales=cumsum(subs$sales)))
}
pdf
创建图。
p = ggplot()
p = p + geom_line(data=pdf, aes(dates, sales, colour=group))
p + ggtitle("sales per group")
summarize
方法,但这似乎聚集了N个项目-> 1个项目中的一组。此用例目前似乎打破了我的dplyr流程。有什么建议可以更好地解决这个问题吗?
最佳答案
啊。在摆弄之后,我似乎找到了它。
pdf = df %>% group_by(group) %>% arrange(dates) %>% mutate(cs = cumsum(sales))
输出与有问题的for循环:
> pdf = data.frame(dates=as.Date(as.character()), group=as.character(), sales=as.numeric())
> for(grp in unique(df$group)){
+ subs = filter(df, group == grp) %>% arrange(dates)
+ pdf = rbind(pdf, data.frame(dates=subs$dates, group=grp, sales=subs$sales, cs=cumsum(subs$sales)))
+ }
> pdf
dates group sales cs
1 2014-01-02 A -0.56047565 -0.5604756
2 2014-01-03 A -0.23017749 -0.7906531
3 2014-01-04 A 1.55870831 0.7680552
4 2014-01-05 A 0.07050839 0.8385636
5 2014-01-06 A 0.12928774 0.9678513
6 2014-01-02 B 1.71506499 1.7150650
7 2014-01-03 B 0.46091621 2.1759812
8 2014-01-04 B -1.26506123 0.9109200
9 2014-01-05 B -0.68685285 0.2240671
10 2014-01-06 B -0.44566197 -0.2215949
11 2014-01-02 C 1.22408180 1.2240818
12 2014-01-03 C 0.35981383 1.5838956
13 2014-01-04 C 0.40077145 1.9846671
14 2014-01-05 C 0.11068272 2.0953498
15 2014-01-06 C -0.55584113 1.5395087
使用以下代码行输出:
> pdf = df %>% group_by(group) %>% mutate(cs = cumsum(sales))
> pdf
Source: local data frame [15 x 4]
Groups: group
dates group sales cs
1 2014-01-02 A -0.56047565 -0.5604756
2 2014-01-03 A -0.23017749 -0.7906531
3 2014-01-04 A 1.55870831 0.7680552
4 2014-01-05 A 0.07050839 0.8385636
5 2014-01-06 A 0.12928774 0.9678513
6 2014-01-02 B 1.71506499 1.7150650
7 2014-01-03 B 0.46091621 2.1759812
8 2014-01-04 B -1.26506123 0.9109200
9 2014-01-05 B -0.68685285 0.2240671
10 2014-01-06 B -0.44566197 -0.2215949
11 2014-01-02 C 1.22408180 1.2240818
12 2014-01-03 C 0.35981383 1.5838956
13 2014-01-04 C 0.40077145 1.9846671
14 2014-01-05 C 0.11068272 2.0953498
15 2014-01-06 C -0.55584113 1.5395087
关于r - dplyr中每组的r累积,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/27275363/
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我有一个数据( df_1 ): df_1 % select_at(.vars = 'var_1') var_1 1 99.47262 10 25.91552 没关系。但: df_1
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!