我为这个简单的问题道歉。基本上，我想制作三个单独的cumsum（）表，并通过第一个表将它们合并在一起。例如：
a <- cumsum(table(df$variable))
b <- cumsum(table(df$variable[c(TRUE, FALSE)]))
c <- cumsum(table(df$variable[c(FALSE, TRUE)]))
其中 a 是df $变量的整个向量的cumsum， b 是df $ variable的奇数值的cumsum， c 是df $ variable的偶数值的cumsum。解释这一点的另一种方法是，结合 b 和 c 会产生 a 。
这是整个数字向量。
[1] 18 17 15 10 5 0 10 10 0 10 15 5 5 5 25 15 13 0 0 0 25 18 15 15 1 4 5
[28] 5 5 15 5 12 15 0 3 12 20 0 5 5 13 10 10 10 3 15 13 20 12 60 10 10 2 0
[55] 5 10 8 4 0 15 5 5 15 5 0 5 2 8 5 5 5 5 9 9 3 7 20 25 5 4 10
[82] 10 2 4 5 5 18 8 0 10 5 5 7 12 5 13 26 20 13 21 5 15 10 10 5 15 5 15
[109] 0 1 13 21 25 25 5 14 5 15 10 0 5 15 3 4 5 15 15 5 25 25 5 15 0 2 13
[136] 22 2 10 3 3 15 11 0 2 40 35 24 24 5 5 10 5 16 0 17 19 20 5 5 5 0 15
[163] 3 13 20 4 5 5 3 19 25 25 0 15 5 3 22 22 25 5 15 15 5 15 17 9 5 5 15
[190] 10
对于a，我使用了cbind（cumsum（table（df $ variable）））
0 18
1 20
2 26
3 35
4 41
5 88
7 90
8 93
9 96
10 115
11 116
12 120
13 128
14 129
15 154
16 155
17 158
18 161
19 163
20 169
21 171
22 174
24 176
25 186
26 187
35 188
40 189
60 190
对于b，我使用了cbind（cumsum（table（df $ variable [c（TRUE，FALSE）]）））
0 10
1 11
2 15
3 22
5 50
7 51
8 52
9 53
10 60
12 61
13 67
15 76
16 77
17 79
18 81
20 85
22 86
24 87
25 93
26 94
40 95
对于c，我使用了cbind（cumsum（table（df $ variable [c（FALSE，TRUE）]）））
0 8
1 9
2 11
3 13
4 19
5 38
7 39
8 41
9 43
10 55
11 56
12 59
13 61
14 62
15 78
17 79
18 80
19 82
20 84
21 86
22 88
24 89
25 93
35 94
60 95
在频率形式中，分布看起来应该是这样的。
a b c
0 18 10 8
1 2 1 1
2 6 4 2
3 9 7 2
4 6 0 6
5 47 28 19
7 2 1 1
8 3 1 2
9 3 1 2
10 19 7 12
11 1 0 1
12 4 1 3
13 8 6 2
14 1 0 1
15 25 9 16
16 1 1 0
17 3 2 1
18 3 2 1
19 2 0 2
20 6 4 2
21 2 0 2
22 3 1 2
24 2 1 1
25 10 6 4
26 1 1 0
35 1 0 1
40 1 1 0
60 1 0 1
190 95 95
但是我想用cumsum（）形式，这样看起来应该是这样的。我把前6行写成了插图。
a b c
0 18 10 8
1 20 11 9
2 26 15 11
3 35 22 13
4 41 22 19
5 88 50 38
7 90 51 39
我遇到的问题是子集 a 和 b 没有所有值（即某些值有0个频率），这样它缩短向量的长度;因此，我无法正确合并或cbind（）这些值。
非常感谢任何建议。
答案 0 :(得分：1)
你可以很容易地使用match到达那里。假设您的数据是：
set.seed(1)
df <- data.frame(variable=rbinom(10,prob=0.5,size=3))
这样的事情似乎有效
out <- data.frame(a,b=b[match(names(a),names(b))],c=c[match(names(a),names(c))])
replace(out,is.na(out),0)
# a b c
#0 1 0 1
#1 4 2 2
#2 7 4 3
#3 10 5 5