带有面板数据的 Cumsum：不同的开始日期答案

【问题标题】：Cumsum w/ panel data: different start dates带有面板数据的 Cumsum：不同的开始日期
【发布时间】：2019-04-30 14:11:54
【问题描述】：

试图在不同类型的合同中找到 cumsum。每个都有一个唯一的停止（即交货）日期，在该日期之前有几个月的预期交货时间。需要计算实际交货日期之前所有预期交货的累计。

由于某种原因，cumsum/rollsum 函数无法正常工作。我尝试过 DT 和 dplyr 版本，但都失败了。

这是我正在处理的问题的简化数据。

df <- data.frame(report_year = c(rep(2017,10), rep(2018,10)), 
       report_month = c(seq(1,5,1), seq(2,6,1), seq(3,7,1), seq(2,6,1)),
       delivery_year = c(rep(2017,10), rep(2018,10)), 
       delivery_month = c(rep(5,5),rep(6,5), rep(7,5), rep(6,5)),
       sum = c(rep(seq(100,500,100), 4)),
       cumsum = c(rep(c(100,300,600,1000,1500),4)))

前 5 列是我目前拥有的。

我正在尝试获取最后一列（即 cumsum）

我可能做错了什么。任何帮助表示赞赏。

【问题讨论】：

library(data.table); setDT(df)[, cumsum2 := cumsum(sum), by = .(report_year, delivery_month)][]
谢谢@markus。但是，此解决方案仅在仅限于给定年份时才有效。如果滞后跨越多年，它就不起作用
嘿，EDennnis，记得接受并回答，以便人们知道您的问题已得到解决。
@EsbenEickhardt 如果我想接受的答案在评论中，我该如何接受？我愿意接受 markus 的评论，这就是我支持它的原因
那么你不能，必须要求那个人发布它作为答案。

标签： r cumsum

【解决方案1】：

该问题没有具体定义要使用哪些分组列，因此可能必须根据您的需要稍微修改，但这没有任何包：

df$cumsum <- NULL  # remove the result from df shown in question
transform(df, cumsum = ave(sum, delivery_year, delivery_month, FUN = cumsum))

请注意，尽管上述方法有效，但由于与同名函数混淆，使用 sum 和 cumsum 作为列名可能会遇到一些问题，因此您可能希望使用 Sum 和 Cumsum。例如，如果您没有像我们上面那样清空 cumsum，那么 FUN = cumsum 会认为您要应用不是函数的 cumsum 列。

【讨论】：

【解决方案2】：

使用 arrange 和 mutate

# Import library
library(dplyr)

# Calculating cumsum
df %>%
  group_by(delivery_year, delivery_month) %>%
  arrange(sum) %>% 
  mutate(cs = cumsum(sum))

输出

   report_year report_month delivery_year delivery_month   sum cumsum    cs
         <dbl>        <dbl>         <dbl>          <dbl> <dbl>  <dbl> <dbl>
 1        2017            1          2017              5   100    100   100
 2        2017            2          2017              6   100    100   100
 3        2018            3          2018              7   100    100   100
 4        2018            2          2018              6   100    100   100
 5        2017            2          2017              5   200    300   300
 6        2017            3          2017              6   200    300   300
 7        2018            4          2018              7   200    300   300

【讨论】：