Question

让我们假设以下DT：

library(data.table)
test <- data.table(n0 = c(550,575,550), age = list(c(5.2,6.2,7.2,8.2)), idx = c(16.63,16.39,16.22))

我需要做的是递归地使用现有列中的元素来计算新列，但是还没有能够找到它的方法。

新列必须计算为：

n1 = n0 * (age2/age1)^-0.1429 * exp((-0.029+0.00144*idx)*(age2-age1))

age1应为：5.2,6.2,7.2（即年龄[1：（长度（年龄）-1）]）
age2应为：6.2,7.2,8.2（即年龄[2：长度（年龄）]）
n0初始值为550,575和550但是对于下一个项目，n0应该被先前计算的n1替换。

所以，对于第一行，我期望获得的是：550,534,520,508。第二行：575,558,543,531。对于最后一行，预期结果与第一行相同。

我可以使用for循环获得结果。如果我能更有效地使用DT，我想知道的是什么。

Answer 1

需要更清晰的图片来重建data.table但下面是我对您的数据的解释。已将公式重新解释为累积产品而非递归

library(data.table)

#will need a clearer picture to better re-construct the data.table
ages <- c(5.2,6.2,7.2,8.2)
test <- data.table(
    id = rep(1L:3L, each=length(ages)),
    n0 = rep(c(550,575,550), each=length(ages)), 
    age = rep(ages, 3), 
    idx = rep(c(16.63,16.39,16.22), each=length(ages)))

#create age1 by lagging age column
test[, age1:=shift(age, type="lag"), by="id"]

#calculate the term that is independent of prev recursion
test[, Val:=ifelse(is.na(age1), 1,
        (age/age1)^-0.1429 * exp((-0.029+0.00144*idx)*(age-age1))),
    by="id"]

#re-interpret the recursion as a cumulative product
test[, Result := n0 * cumprod(Val), by="id"]

test

在data.table中递归使用列元素

1 个答案: