dplyr 中带条件的递归函数

Question

先来个样本数据

        set.seed(123) 
        dat <- tibble(x = sample(-10:10, size = 11,replace = T))

        # A tibble: 11 x 1
              x
            <int>
        1    -4
        2     6
        3    -2
        4     8
        5     9
        6   -10
        7     1
        8     8
        9     1
        10    -1
        11    10

我有一个初始值为 2 的变量 y。我想通过在给定的时间步长中将 x 添加到 y 来计算 y 的最终值，使用:

      y[i] = y[i-1] + x[i]    

     dat %>% mutate(y = accumulate(x, ~ .x + .y, .init = 2)[-1])

            # A tibble: 11 x 2
                  x     y
                <int> <dbl>
            1    -4    -2
            2     6     4
            3    -2     2
            4     8    10
            5     9    19
            6   -10     9
            7     1    10
            8     8    18
            9     1    19
            10    -1    18
            11    10    28    

但是，我要施加的条件是在给定的时间步长中，y 不能 > 10 或为负数。如果 y > 10，则为 10，如果 y < 0，则为 0。因此，实际y(在下面的 y1 中显示)应该是:

          # A tibble: 11 x 2
                  x     y    y1
                  <int> <dbl>
            1    -4    -2      0 (-2 converted to 0)
            2     6     4      6 
            3    -2     2      4
            4     8    10     10 (12 converted to 10)
            5     9    19     10 (19 converted to 10)
            6   -10     9      0  
            7     1    10      1
            8     8    18      9  
            9     1    19     10
            10    -1    18     9
            11    10    28    10  (19 converte to 10)

Answer 1

您只需要重新定义用于accumulate 的函数:

library(tidyverse)
set.seed(123) 
dat <- tibble(x = sample(-10:10, size = 11,replace = T))
fn <- function(x, y) pmax(pmin(x + y, 10), 0)
dat %>% 
  mutate(y = accumulate(x, fn, .init = 2)[-1])
dat
# A tibble: 11 × 2
       x     y
   <int> <dbl>
1     -4     0
2      6     6
3     -2     4
4      8    10
5      9    10
6    -10     0
7      1     1
8      8     9
9      1    10
10    -1     9
11    10    10

工作原理:pmax 取两个值中的最大值，pmin 取最小值，因此您将 x+y 的总和包装起来进入上限和下限以将结果限制在您需要的限制范围内。