52

带数据框：

df <- data.frame(id = rep(1:3, each = 5)
                 , hour = rep(1:5, 3)
                 , value = sample(1:15))

我想添加一个与以下匹配的累积总和列id：

df
   id hour value csum
1   1    1     7    7
2   1    2     9   16
3   1    3    15   31
4   1    4    11   42
5   1    5    14   56
6   2    1    10   10
7   2    2     2   12
8   2    3     5   17
9   2    4     6   23
10  2    5     4   27
11  3    1     1    1
12  3    2    13   14
13  3    3     8   22
14  3    4     3   25
15  3    5    12   37

我怎样才能有效地做到这一点？谢谢！

4

4 回答 4

55 
df$csum <- ave(df$value, df$id, FUN=cumsum)

ave如果您想要一个与现有向量长度相等的按组向量，它是“首选”函数，并且可以单独从这些子向量中计算出来。如果您需要基于多个“并行”值的按组处理，则基本策略是do.call(rbind, by(dfrm, grp, FUN)).

于 2013-05-31T05:17:35.900 回答
25

要添加替代方案，data.table的语法很好：

library(data.table)
DT <- data.table(df, key = "id")
DT[, csum := cumsum(value), by = key(DT)]

或者，更简洁：

library(data.table)
setDT(df)[, csum := cumsum(value), id][]

以上将：

  • 通过引用data.frame将 a转换为data.table
  • 计算按id分组的value的累积总和，并通过引用赋值
  • 打印（最后一个[]）整个操作的结果

“df”现在将是一个data.table带有“csum”列的。

于 2013-05-31T05:21:03.687 回答
17

使用 dplyr::

require(dplyr)
df %>% group_by(id) %>% mutate(csum = cumsum(value))
于 2017-11-13T13:41:36.843 回答
8

使用库plyr。

library(plyr)
ddply(df,.(id),transform,csum=cumsum(value))
于 2013-05-31T05:19:11.937 回答