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这是一个简单的例子来说明这个问题:

library(data.table)
dt = data.table(a = c(1,1,2,2), b = 1:2)

dt[, c := cumsum(a), by = b][, d := cumsum(a), by = c]
#   a b c d
#1: 1 1 1 1
#2: 1 2 1 2
#3: 2 1 3 2
#4: 2 2 3 4

尝试在 I 中做同样的事情dplyr失败了,因为第一个group_by是持久的,并且分组是由两个band组成的c

df = data.frame(a = c(1,1,2,2), b = 1:2)

df %.% group_by(b) %.% mutate(c = cumsum(a)) %.%
       group_by(c) %.% mutate(d = cumsum(a))
#  a b c d
#1 1 1 1 1
#2 1 2 1 1
#3 2 1 3 2
#4 2 2 3 2

这是错误还是功能?如果它是一项功能,那么如何data.table在单个语句中复制解决方案?

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1 回答 1

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尝试这个:

> df %>% group_by(b) %>% mutate(c = cumsum(a)) %>%
+        group_by(c) %>% mutate(d = cumsum(a))
Source: local data frame [4 x 4]
Groups: c

  a b c d
1 1 1 1 1
2 1 2 1 2
3 2 1 3 2
4 2 2 3 4

更新

使用较新版本的 dplyr 使用而%>%不是不再需要(根据 David Arenburg 的评论)。%.%ungroup

于 2014-02-12T18:56:18.847 回答