按组计算累积和（cumsum）答案

【问题标题】：Calculate cumulative sum (cumsum) by group按组计算累积和（cumsum）
【发布时间】：2013-05-26 20:34:24
【问题描述】：

有数据框：

df <- data.frame(id = rep(1:3, each = 5)
                 , hour = rep(1:5, 3)
                 , value = sample(1:15))

我想添加一个与id 匹配的累积总和列：

df
   id hour value csum
1   1    1     7    7
2   1    2     9   16
3   1    3    15   31
4   1    4    11   42
5   1    5    14   56
6   2    1    10   10
7   2    2     2   12
8   2    3     5   17
9   2    4     6   23
10  2    5     4   27
11  3    1     1    1
12  3    2    13   14
13  3    3     8   22
14  3    4     3   25
15  3    5    12   37

我怎样才能有效地做到这一点？谢谢！

【问题讨论】：

标签： r cumsum

【解决方案1】：

df$csum <- ave(df$value, df$id, FUN=cumsum)

ave 是“首选”函数，如果您想要一个与现有向量长度相等的按组向量，并且可以单独从这些子向量计算它。如果您需要基于多个“并行”值的按组处理，则基本策略是do.call(rbind, by(dfrm, grp, FUN))。

【讨论】：

unique.default(x, nmax = nmax) 中的错误：unique() 仅适用于向量
我一直忘记...需要命名 FUN 参数。
请注意，如果多列定义每个唯一行，您可以添加额外的id 变量。例如，df$csum <- ave(df$value, df$id1, df$id2, FUN=cumsum).
@42- plyr 于 2013 年被封存（六年前）。你应该推荐dplyr/tidyverse/data.table
@smci：你看评论的日期了吗？你是在建议我回顾我所有的 cmets 并更新它们吗？更不用说我真的不喜欢plyr 或dplyr。（我确实提到了data.table。）所以我决定删除评论并将有用的东西放在答案中。

【解决方案2】：

使用 dplyr::

require(dplyr)
df %>% group_by(id) %>% mutate(csum = cumsum(value))

【讨论】：

嘿，我试过你的方法。不知何故，分组无法正常工作。它对所有数据点进行 cumsum 而不分组。有什么建议吗？
有时在这些情况下开始一个新的 r 会话会有所帮助。在示例数据上尝试我的代码。
只是一个更新，你可能有一个包已经加载了plyr。显式引用dplyr 也会修复它：``` df %>% group_by(id) %>% dplyr::mutate(csum = cumsum(value)) ```

【解决方案3】：

要添加替代方案，data.table 的语法很好：

library(data.table)
DT <- data.table(df, key = "id")
DT[, csum := cumsum(value), by = key(DT)]

或者，更简洁：

library(data.table)
setDT(df)[, csum := cumsum(value), id][]

以上将：

通过引用将data.frame 转换为data.table
计算按id分组的值的累积总和，并通过引用赋值
打印（最后一个[]那里）整个操作的结果

“df”现在将是一个带有“csum”列的data.table。

【讨论】：

【解决方案4】：

使用库plyr。

library(plyr)
ddply(df,.(id),transform,csum=cumsum(value))

【讨论】：