Question

我有一个DataFrame，它描述从1到120的每一秒，以及从0到8的每个nodeId，从一个节点到上一个节点的距离（从nodeId 8到nodeId 7的距离，从7到6），...，从1到0）。基本上看起来像这样：

    time nodeId distance
1      1      0 0.000000
2      1      1 5.007664
3      1      2 5.001861
4      1      3 5.001778
5      1      4 5.001755
6      1      5 5.001719
7      1      6 5.001714
8      1      7 5.001647
9      1      8 5.001608
289    2      0 0.000000
290    2      1 5.026168
291    2      2 5.007968
292    2      3 5.007372
293    2      4 5.008111
294    2      5 5.009455

我想更改distance列，以便它告诉我每个nodeId和每秒距nodeId 0的距离。
例如，在时间== 1时，nodeId == 2的距离应为nodeId == 2的距离加上nodeId == 1（其中time == 1），然后从那里开始开始将其他值与以前的值相加，例如
（nodeId == 3应该是nodeId == 3 + nodeId == 2）

我尝试过使用for循环，但是我不知道如何在不使用大量if的情况下求和所需的值（基本上每个nodeId-time都使用一个）。

此DataFrame上的结果应如下所示：

    time nodeId distance
1      1      0 0.000000
2      1      1 5.007664
3      1      2 10.00953
4      1      3 15.01131
5      1      4 20.01307
6      1      5 25.01479
7      1      6 30.01650
8      1      7 35.01815
9      1      8 40.01976
289    2      0 0.000000
290    2      1 5.026168
291    2      2 10.03414

Answer 1

我认为您只需要按cumsum分组的time。 -

在基数R中-

df$d2 <- with(df, ave(distance, time, FUN = cumsum))

    time nodeId distance        d2
1      1      0 0.000000  0.000000
2      1      1 5.007664  5.007664
3      1      2 5.001861 10.009525
4      1      3 5.001778 15.011303
5      1      4 5.001755 20.013058
6      1      5 5.001719 25.014777
7      1      6 5.001714 30.016491
8      1      7 5.001647 35.018138
9      1      8 5.001608 40.019746
289    2      0 0.000000  0.000000
290    2      1 5.026168  5.026168
291    2      2 5.007968 10.034136
292    2      3 5.007372 15.041508
293    2      4 5.008111 20.049619
294    2      5 5.009455 25.059074

使用dplyr-

df %>% group_by(time) %>% mutate(d2 = cumsum(distance)) %>% ungroup()

使用data.table-

setDT(df)[, d2 := cumsum(distance), by = time][]

将行值相加

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