Cumsum 按组并处理 NA答案

【问题标题】：Cumsum by group and deal with NAsCumsum 按组并处理 NA
【发布时间】：2017-09-01 09:35:06
【问题描述】：

我有长格式的数据，如下所示：

ID<-c("A","A","B","B","C","C","D","D")
CW<-c(1,2,1,2,1,2,1,2)
Value<-c(1,1,3,3,NA,NA,6,6)
dt<-cbind(ID,CW,Value)

我想为dt$Value 计算cumsum()，结果应该是这样的：

cum<-c(1,1,4,4,NA,NA,10,10)
dt.cum<-cbind(dt,cum)

我将dt 格式化为数据表并尝试了类似：

dt[, cum := cumsum(ifelse(is.na(dt$Value), 0, dt$Value)) +dt$Value*0, by="CW"]

但是，这不起作用。

【问题讨论】：

您能否更准确地解释一下您如何在功能上定义您的cum 列？当CW=1 时，您是否只考虑值？我的意思是：“真正的” cumsum 将是 c(1,2,4,7,(eventually NA), (eventually NA), 13, 19) 你想要一个（不同的）cumsum 每个 CW 值，NA 计数为 0？

【解决方案1】：

首先，不要使用cbind创建数据框。 cbind 返回一个 matrix，在这种情况下，它的所有元素都被强制转换为 character 类。

dt <- data.frame(ID,CW,Value)

现在，这是一个基本的R 解决方案。函数ave就是针对这类问题的。

dt$cum <- ave(dt$Value, dt$CW, FUN = function(x) cumsum(ifelse(is.na(x), 0, x)))
is.na(dt$cum) <- is.na(dt$Value)
dt$cum
[1]  1  1  4  4 NA NA 10 10

【讨论】：