R中是否有一种方法，如果一列的值满足另一列中的某个标准，则该列的值应该是上面的值

Question

我希望myrate 列中的值为

1. myrate 的第一个值应该是rupee（减号）amt
2. myrate 列的第二行应该是myrate 的第一个值（在点 1 中生成的值）减去Rupee 列的第二个值，如果“名称”在第一个和第二个中相同行
3. 步骤 2 的逻辑应该继续，直到达到 Name 列中的新值（在本例中：“sss”） 4.再次在“sss”名称的第二行，步骤2的逻辑应该继续

我尝试使用dplyr，它在某些迭代中给出了正确的答案，但在其他迭代中却失败了。

table example

Answer 1

试试这个。我添加了一个辅助函数来计算myrate。我没有检查名称，而是简单地将 df 按Name 拆分，对每个Name 进行计算，最后将它们绑定在一起。

# Example data

df <- data.frame(
  Name = c(rep("kkk", 3), rep("sss", 3), rep("ttt", 2)),
  Amt = c(20:27),
  Rupee = c(11, 333, 65, 90, 36, 71, 69, 32)
)
df
#>   Name Amt Rupee
#> 1  kkk  20    11
#> 2  kkk  21   333
#> 3  kkk  22    65
#> 4  sss  23    90
#> 5  sss  24    36
#> 6  sss  25    71
#> 7  ttt  26    69
#> 8  ttt  27    32

# Helper function
myrate <- function(df) {
  # Init myrate = 0
  df$myrate <- 0
  # Add id = row number
  df$id <- 1
  df$id <- cumsum(df$id)
  # Loop over id or rows
  for (i in df$id) {
    df$myrate[i] <- 
      if (i == 1) {
        df$Rupee[i] - df$Amt[i]
      } else {
        df$myrate[i] <- df$myrate[i - 1] - df$Rupee[i]
      }
  }
  df["id"] <- NULL
  df
}

# Computation
library(dplyr)

df %>% 
  # Split by Name
  split(.$Name) %>%
  # Compute myrate for each Name
  lapply(myrate) %>%
  # Bind back in one df
  bind_rows()
#>   Name Amt Rupee myrate
#> 1  kkk  20    11     -9
#> 2  kkk  21   333   -342
#> 3  kkk  22    65   -407
#> 4  sss  23    90     67
#> 5  sss  24    36     31
#> 6  sss  25    71    -40
#> 7  ttt  26    69     43
#> 8  ttt  27    32     11

^{由reprex package (v0.3.0) 于 2020 年 4 月 5 日创建}