Question

这是令人惊讶的困难，但是我正在尝试按照标题所述进行操作，例如，假设我有一个数据表dat，并且我正在尝试在新列（从第1行到第1行， 3，当它出现在2nd中时，任何组出现在第二列中。

dat = data.table(A=c(1,2,3,1,4,5,1,2,3),B=c(1,1,1,NA,1,NA,2,NA,2),C=c(1,12,24.2,251,2,1,2,3,-1))
dat[,cumsum:=0]

所以数据看起来像

   > dat
   A  B     C
1: 1  1   1.0
2: 2  1  12.0
3: 3  1  24.2
4: 1 NA 251.0
5: 4  1   2.0
6: 5 NA   1.0
7: 1  2   2.0
8: 2 NA   3.0
9: 3  2  -1.0

我希望输出为：

> dat
   A  B     C cumsum
1: 1  1   1.0      1
2: 2  1  12.0      1
3: 3  1  24.2      1
4: 1 NA 251.0      0
5: 4  1   2.0      252
6: 5 NA   1.0      0
7: 1  2   2.0      12
8: 2 NA   3.0      0
9: 3  2  -1.0      15

是否有一种有效的数据表方法可以做到这一点？我可以使用循环来做到这一点，但这会很慢，而且我觉得这必须以更可扩展的方式来实现，但我遇到了麻烦。

Answer 1

使用非等价自我联接的一种可能方法：

dat[, rn := .I]
dat[!is.na(B), cumsum := dat[.SD, on=.(A=B, rn<=rn), sum(x.C), by=.EACHI]$V1]

输出：

   A  B     C cumsum rn
1: 1  1   1.0      1  1
2: 2  1  12.0      1  2
3: 3  1  24.2      1  3
4: 1 NA 251.0      0  4
5: 4  1   2.0    252  5
6: 5 NA   1.0      0  6
7: 1  2   2.0     12  7
8: 2 NA   3.0      0  8
9: 3  2  -1.0     15  9

数据：

dat = data.table(A=c(1,2,3,1,4,5,1,2,3),B=c(1,1,1,NA,1,NA,2,NA,2),C=c(1,12,24.2,251,2,1,2,3,-1))
dat[,cumsum:=0]

编辑：添加另一种受弗兰克答案启发的方法

dat = data.table(A=c(1,2,3,1,4,5,1,2,3),B=c(1,1,1,NA,1,NA,2,NA,2),C=c(1,12,24.2,251,2,1,2,3,-1))
dat[, rn := .I][, cs := cumsum(C), A]
dat[, cumsum := 0][
    !is.na(B), cumsum :=  dat[.SD, on=.(A=B, rn), allow.cartesian=TRUE, roll=TRUE, x.cs]]

Answer 2

与@chinsoon的答案相同，但采用滚动连接：

dat[, rn := .I]
mDT = dat[.(setdiff(B, NA)), on=.(A), .(rn, v = cumsum(C)), by=.EACHI]

dat[, cumsum := 0]
dat[!is.na(B), cumsum := mDT[.SD, on=.(A=B, rn), roll=TRUE, x.v]]

   A  B     C cumsum rn
1: 1  1   1.0      1  1
2: 2  1  12.0      1  2
3: 3  1  24.2      1  3
4: 1 NA 251.0      0  4
5: 4  1   2.0    252  5
6: 5 NA   1.0      0  6
7: 1  2   2.0     12  7
8: 2 NA   3.0      0  8
9: 3  2  -1.0     15  9

对于B的每个值，mDT具有A的对应行，并具有行号和总和。我们通过滚动到最近的行号来查找该累加的最新值。

这是@chinsoon建议的另一种滚动联接方法：

dat[, rn := .I]
dat[, cs := cumsum(C), by=A]

dat[, cumsum := 0]
dat[ !is.na(B), cumsum := dat[.SD, on=.(A=B, rn), allow.cartesian=TRUE, roll=TRUE, x.cs]]

Answer 3

不是data.table解决方案，而是使用dplyr的一种方法是

library(dplyr)

dat %>%
   mutate(row = row_number(), 
   cumsum = purrr::map2_dbl(B, row, ~sum(C[A == .x & row <= .y], na.rm = TRUE))) %>%
   select(-row)

#  A  B     C cumsum
#1 1  1   1.0      1
#2 2  1  12.0      1
#3 3  1  24.2      1
#4 1 NA 251.0      0
#5 4  1   2.0    252
#6 5 NA   1.0      0
#7 1  2   2.0     12
#8 2 NA   3.0      0
#9 3  2  -1.0     15

不确定仅针对sum的非NA值来计算B是否有效？

dat %>%
  mutate(row = row_number(), 
         cumsum = ifelse(is.na(B), 0, 
          purrr::map2_dbl(B, row, ~sum(C[A == .x & row <= .y], na.rm = TRUE)))) %>%
  select(-row)

根据不同的列子集并汇总原始data.table

3 个答案: