使用元素明智功能调整R数据帧

Question

我正在使用RODBC使用以下语句将服务器数据下拉到数据帧中：

df <- data.frame(
                 sqlQuery(
                          channel      = ODBC_channel_string, 
                          query        = SQLquery_string
                          )
                 )

结果数据集具有以下感兴趣的分组属性：

• 场景
• 其他1个分组
• 其他2人分组
• ...
• 按K分组的其他人

具有关键变量：

• [时间] =未来年份（i）
• [Spot] =第（i-1）年至第（i）年的预计有效折现率

Abbreviated Table Snip

我想做的是将[Spot]列转换为一个折扣系数，该系数取决于一致的先前值：

• 场景
• 其他1个分组
• 其他2人分组
• ...
• 按K分组的其他人

具有关键变量：

• [时间] =未来年份（i）
• [Spot] =第（i-1）年至第（i）年的预计有效折现率
• [Disc_0] = prod（[Value]），对于[All Grouping] = [This Grouping] and [Time] <= [This Time]

Excel Version of Abbreviated Goal Snip

我可以使用for循环对解决方案进行编码，但是我怀疑如果原始数据帧中的行数很大，R的效率将非常低。

我希望使用dplyr的mutate的一些创造性实现：

df %>% mutate(Disc_0 = objective_function{?})

我认为R应该可以快速处理这种数据纠缠，但是我不确定是否是这种情况。我对SQL较为熟悉，可能会尝试在其中产生必要的变量。