Question

我有数据

set.seed(42)
dat <- data.table(id=1:8, group=c(1,1,2,2,2,3,3,3), val=rnorm(8))

> dat
   id group         val
1:  1     1  1.37095845
2:  2     1 -0.56469817
3:  3     2  0.36312841
4:  4     2  0.63286260
5:  5     2  0.40426832
6:  6     3 -0.10612452
7:  7     3  1.51152200
8:  8     3 -0.09465904

我希望在val的每个级别内获得group的累积值。

> res
   id group         cum
1:  1     1  1.37095845
2:  2     1  0.80626037
3:  3     2  0.36312841
4:  4     2  0.995991
5:  5     2  1.400259
6:  6     3 -0.10612452
7:  7     3  1.405397
8:  8     3  1.310738

我总是对data.table的效率感到惊讶，所以我想知道如何在data.table中完成这项工作，但当然任何其他有效的解决方案都是受欢迎的。

Answer 1

您可以使用cumsum执行此操作：

dat[, cum:= cumsum(val), by = group]
dat[, val := NULL]

   id group        cum
1:  1     1  1.3709584
2:  2     1  0.8062603
3:  3     2  0.3631284
4:  4     2  0.9959910
5:  5     2  1.4002593
6:  6     3 -0.1061245
7:  7     3  1.4053975
8:  8     3  1.3107384

data.table：通过分组变量的累积值

1 个答案: