r - 奇怪：cumsum 在 dplyr 上不起作用

Question

上下文：我想将累积总和列添加到名为 words_uni 的 tibble 中。我使用库（dplyr），函数变异。我使用 R 版本 3.4.1 64 位 - Windows 10 和 RStudio 版本 1.0.143

> head(words_uni)
# A tibble: 6 x 3
# Groups:   Type [6]
Type   Freq         per
<chr>  <int>       <dbl>
1   the 937839 0.010725848
2     i 918552 0.010505267
3    to 788892 0.009022376
4     a 615082 0.007034551

然后我做了以下事情：

> words_uni1 = words_uni %>%
                      mutate( acum= cumsum(per))
> head(words_uni1)
# A tibble: 6 x 4
# Groups:   Type [6]
Type   Freq         per        acum
<chr>  <int>       <dbl>       <dbl>
1   the 937839 0.010725848 0.010725848
2     i 918552 0.010505267 0.010505267
3    to 788892 0.009022376 0.009022376
4     a 615082 0.007034551 0.007034551

问题：它没有达到我的预期，我不明白为什么。

我会很感激你的意见。提前致谢。

Answer 1

您之前必须已按类型对 tibble 进行了分组。这会导致您的mutate调用按类型计算它。

这是一些可重现的代码：

require(readr)
require(dplyr)

x <- read_csv("type, freq, per
the, 937839, 0.010725848
i, 918552, 0.010505267
to, 788892, 0.009022376
a, 615082, 0.007034551")


### ungrouped tibble, desired results
x %>% mutate(acum = cumsum(per))

# A tibble: 4 x 4
type   freq         per       acum
<chr>  <int>       <dbl>      <dbl>
1   the 937839 0.010725848 0.01072585
2     i 918552 0.010505267 0.02123112
3    to 788892 0.009022376 0.03025349
4     a 615082 0.007034551 0.03728804

### grouped tibble
x %>% group_by(type) %>% mutate(acum = cumsum(per))

# A tibble: 4 x 4
# Groups:   type [4]
type   freq         per        acum
<chr>  <int>       <dbl>       <dbl>
1   the 937839 0.010725848 0.010725848
2     i 918552 0.010505267 0.010505267
3    to 788892 0.009022376 0.009022376
4     a 615082 0.007034551 0.007034551

您需要简单地取消分组数据。

word_uni %>% ungroup() %>% mutate(acum = cumsum(per))

应该做的伎俩。