创建起始值为 0 并从那里滞后的滞后列

Question

我正在尝试在我的数据中计算一个新列，其中每一行使用前一行的滞后，第一行使用值 0。我试图在 tidyverse 中执行此操作，但可以好像没弄好。

数据如下所示：

library(tidyverse)

sample <- 1:10
var <- c(10, 5, 16, 12, 13, 4, 17, 20, 10, 7)
df <- data.frame(sample, var)

我的新列名为new_var，计算方式为lag(new_var) + sample_i - target - k)。

我尝试过使用accumulate() 函数，但似乎无法正确使用。这是我所在的位置：

target <- 11
k <- 2

df %>% 
  mutate(new_var = accumulate(.y = var, 
                              .f = ~.x + .y - target - k,
                              .x = 0))

预期的输出是：

(-3, 3, 5,-1, 0, -9, 4, 7, -3, 6)

我在 excel 中处理它以显示它的外观：

为了得出这个结论，样本 1 的“实际 new_var”列中的等式如下（使用 0 作为初始等式中的第一个数字）：

O2 + K7 - $O$3 - $O$4

并且每个后续样本都滞后于“new_var”列（将 Target 和 K 保持为常数，并使用滞后值作为等式中的第一个数字）：

O3 + K8 - $O$3 - $O$4

Answer 1

您可能正在寻找：

library(dplyr)
library(purrr)

df %>% 
      mutate(new_var = accumulate(.x = var, 
                                  .f = ~.x + .y - target - k, 
                                  .init = 0)[-1])
#   sample var new_var
#1       1  10      -3
#2       2   5     -11
#3       3  16      -8
#4       4  12      -9
#5       5  13      -9
#6       6   4     -18
#7       7  17     -14
#8       8  20      -7
#9       9  10     -10
#10     10   7     -16

在base R中，可以写成：

Reduce(function(x, y) x + y - target - k, df$var, accumulate = TRUE, init = 0)[-1]
#[1]  -3 -11  -8  -9  -9 -18 -14  -7 -10 -16