Question

我有一个data.frame，有几个树木直径的测量值。我试图做的是计算变量dbh_increase的累积和，这是变异操作的产物（希望我在这里很清楚）。

我的data.frame：https://www.dropbox.com/s/9usbu2kubbdyheu/bddendro.csv?dl=0

以下是我正在运行的整个代码：

bddendro<-read.table("bddendro.csv", h=T, sep = ";", dec = ",")
bddendro$dbh_new<-(bddendro$cbh_init + (bddendro$dendro_length * 0.2))/pi

bddendro<- bddendro %>%
  filter(med != 0) %>%
  group_by(parc, tree) %>%
  mutate(dbh_increase = ifelse(dendro_length < lag(dendro_length), 0 ,dbh_new - lag(dbh_new))) %>%
  mutate(dbh_cumsum = cumsum(dbh_increase))

第一个mutate（）工作正常，至少在我预期的情况下，第二个不起作用。仅返回NA值

解决方案：

cumsum（）不处理NA值，所以我使用mutate（）将NAs更改为0，代码如下：

mutate(dbh_increase = ifelse(is.na(dbh_increase), 0, dbh_increase))

Answer 1

您的第一个mutate（）创建了NA值，因为每个（parc，tree）组中的第一行没有滞后（dbh_new）。因此，第二个mutate（）中的cumsum（）返回所有NAs。

请改为尝试：

bddendro2 <- bddendro %>%
  filter(med != 0) %>%
  group_by(parc, tree) %>%
  arrange(dendro_length) %>%
  mutate(dbh_increase = ifelse(is.na(lag(dbh_new)), 0, dbh_new - lag(dbh_new))) %>%
  mutate(dbh_cumsum = cumsum(dbh_increase)) %>%
  ungroup()

R dplyr变异列的滚动总和

1 个答案: