Question

我有一些这样的数据：

data <- tibble(a = 1:100)

a
--
1
2
3
4
5
6
7
...

等...

有没有优雅的方法来创建一个n个前导值之和的变量？我的意思是这样的：

data %>% mutate(b = lead(a,1) + lead(a,2) + lead(a,3) + ... + lead(a,n))

例如，在n = 2的情况下，我会得到：

a      b
--------------
1    2+3 = 5
2    3+4 = 7
3    4+5 = 9
4    5+6 = 11
5    6+7 = 13
6    7+8 = 15
7    8+9 = 17
...

提前致谢！

Answer 1

我们正在危险地接近重新创建stats::filter dplyr掩盖的功能：

stats::filter(1:10, c(rep(1,2),0), sides=1)
#Time Series:
#Start = 1 
#End = 10 
#Frequency = 1 
# [1] NA NA  5  7  9 11 13 15 17 19

这是一个与输出完全匹配的小功能：

sumnahead <- function(x,n) {
  rev(stats::filter(rev(x), c(0,rep(1,n)), sides=1))
}

sumnahead(1:10,2)
#[1]  5  7  9 11 13 15 17 19 NA NA

它也很快，因为它可以用于编译代码：

system.time(sumnahead(1:1e7,50))
#   user  system elapsed 
#   2.28    0.22    2.53 
system.time(lead_n(1:1e7,50))
#   user  system elapsed 
#   6.02    4.07   10.13

Answer 2

使用快速功能生成所有前导向量并将它们添加到一起：

lead_n = function(x, n = 1) {
    leads = lapply(1:n, function(i) lead(x, i))
    Reduce(`+`, leads)
}
data %>%
    mutate(b = lead_n(a, 2))

输出：

      a     b
   <int> <int>
 1     1     5
 2     2     7
 3     3     9
 4     4    11
 5     5    13
 6     6    15
 7     7    17
 8     8    19
 9     9    21
10    10    23

Answer 3

这是左对齐的滚动总和偏移一。 lead一个用来排除当前值。

library(dplyr)

data <- tibble(a = 1:100)

data %>% mutate(b = lead(zoo::rollsum(a, 2, fill = NA, align = 'left')))
#> # A tibble: 100 x 2
#>        a     b
#>    <int> <int>
#>  1     1     5
#>  2     2     7
#>  3     3     9
#>  4     4    11
#>  5     5    13
#>  6     6    15
#>  7     7    17
#>  8     8    19
#>  9     9    21
#> 10    10    23
#> # ... with 90 more rows

dplyr：总结n个主要值

3 个答案: