r - 如何在 dplyr 中执行相当于 Excel 滚动 sumifs 的操作？

Question

在下面的可重现代码中，我想使用 dplyr 为 SumIfs 添加一列，如下图所示，其中 Excel sumifs()图像 H 列中的公式具有指定范围顶部“锚定”的条件，以便在您逐行向下移动时进行“滚动”计算。关于如何在 dplyr 中执行相同操作的任何建议？我确定它需要分组，但不确定如何处理条件。下面的蓝色显示当前可重现的代码输出，黄色显示我要添加的内容，未突出显示的显示底层 XLS 公式。

现在用我的话来说:要导出 Sumif，对于从数组的顶部到底部依次滚动的每一行，将 D 列中的所有值从 D 列范围的顶部求和到列 D 范围中的当前行，其列 C“Code1”值小于当前行列 C“Code1”值。因此，例如在单元格 G6 中推导 3 的值:将单元格 D3 中的 1(因为其 Code1 为 0(单元格 C3)

可重现的代码:

library(dplyr)

myData <- 
  data.frame(
    Name = c("B","R","R","R","R","B","A","A","A"),
    Group = c(0,1,1,2,2,0,0,0,0),
    Code1 = c(0,1,1,3,3,4,-1,0,0),
    Code2 = c(1,0,2,0,1,2,1,0,0)
  )

CountIfs <- function(x,y) {
  out <- integer(length(x))
  for(i in seq_along(x)) {
    cond1 <- y[1:i] > 0
    cond2 <- x[1:i] == x[i] 
    out[i] <- sum(cond1*cond2)
  }
  out
}

myDataRender <- 
  myData %>% 
  mutate(CountIfs = CountIfs(Code1, Code2))
print.data.frame(myDataRender)

在 XLS 的顶部/底部 sumifs() 的情况下调整 Tsai 解决方案范围是固定的(固定的，不是滚动的)(图像中的第一个 XLS 公式将是 =SUMIFS(D$3:D$11,C$3:$C11,"<"&C3) )，对于我们这些从 XLS 过渡到 R 的人来说:

myData %>% mutate(SumIfs = sapply(1:n(), function(x) sum(Code2[1:n()][Code1[1:n()] < Code1[x]]))) 

Answer 1

您可以使用 purrr 中的 map() 或 imap():

library(dplyr)
library(purrr)

# (1)
myData %>%
  mutate(SumIfs = map_dbl(1:n(), ~ sum(Code2[1:.x][Code1[1:.x] < Code1[.x]])))

# (2)
myData %>%
  mutate(SumIfs = imap_dbl(Code1, ~ sum(Code2[1:.y][Code1[1:.y] < .x])))

#   Name Group Code1 Code2 SumIfs
# 1    B     0     0     1      0
# 2    R     1     1     0      1
# 3    R     1     1     2      1
# 4    R     2     3     0      3
# 5    R     2     3     1      3
# 6    B     0     4     2      4
# 7    A     0    -1     1      0
# 8    A     0     0     0      1
# 9    A     0     0     0      1

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如果不想依赖purrr，map()方案可以直接适配基础sapply()版本:

myData %>%
  mutate(SumIfs = sapply(1:n(), \(x) sum(Code2[1:x][Code1[1:x] < Code1[x]])))