是否有可以添加新的累积值列的 R 函数？ [复制]答案

【问题标题】：Is there a R function which can add a new column of cumulative values? [duplicate]是否有可以添加新的累积值列的 R 函数？ [复制]
【发布时间】：2020-10-09 22:57:11
【问题描述】：

假设这是我的数据集：

  city  | date  | cases   
--------|-------|-------
 London | Day 1 |   4
 London | Day 2 |   6
 London | Day 3 |   9
 Paris  | Day 1 |   5
 Paris  | Day 2 |   3
 Paris  | Day 3 |   7
 Madrid | Day 1 |   2
 Madrid | Day 2 |   8
 Madrid | Day 3 |   4

我可以使用 R 编程语言中的哪些代码从上表到下表？我很确定这可以使用 cumsum() 来完成，但我到底要写什么？另外，我可以使用任何替代功能吗？

  city    | date  | cases  | cumulative cases (by city) 
----------|-------|--------|------------------------
  London  | Day 1 |   4    |            4 
  London  | Day 2 |   6    |            10
  London  | Day 3 |   9    |            19
  Paris   | Day 1 |   5    |            5 
  Paris   | Day 2 |   3    |            8 
  Paris   | Day 3 |   7    |            15
  Madrid  | Day 1 |   3    |            3 
  Madrid  | Day 2 |   8    |            11
  Madrid  | Day 3 |   5    |            16

另外，如何为按日期排列的案例创建一个累积列，如下所示？

  city    | date  | cases  | cumulative cases (by date) 
----------|-------|--------|------------------------
  London  | Day 1 |   4    |            4 
  Paris   | Day 1 |   5    |            9 
  Madrid  | Day 1 |   3    |            12 *
  London  | Day 2 |   6    |            6
  Paris   | Day 2 |   3    |            9 
  Madrid  | Day 2 |   8    |            17 *
  London  | Day 3 |   9    |            9
  Paris   | Day 3 |   7    |            16
  Madrid  | Day 3 |   5    |            21 *

对此的任何帮助将不胜感激。

【问题讨论】：

标签： r function

【解决方案1】：

我们可以按“城市”分组

df1new <- df1 %>%
              group_by(city) %>%
              mutate(cum_case_by_city = cumsum(cases))

日期

df1new <- df1 %>%
             arrange(date)  %>%
             group_by(date) %>%
             mutate(cum_case_by_date = cumsum(cases))

数据

df1 <- structure(list(city = c("London", "London", "London", "Paris", 
"Paris", "Paris", "Madrid", "Madrid", "Madrid"), date = c("Day 1", 
"Day 2", "Day 3", "Day 1", "Day 2", "Day 3", "Day 1", "Day 2", 
"Day 3"), cases = c(4L, 6L, 9L, 5L, 3L, 7L, 2L, 8L, 4L)), 
class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-9L))

【讨论】：