R计算每三个值的cumsum

Question

我想计算不是NA 的每 3 个值的总和。 我希望我可以用以下示例数据框解释我的问题：

library(tidyverse)
df <- tibble( 
  date = lubridate::today() +0:19,
  value= c(1,2.5,2,NA,NA,6.5,1,9,3,8,4,7,NA,NA,NA,1,5,3,6,7))

> df
# A tibble: 20 x 2
   date       value
   <date>     <dbl>
 1 2021-04-16   1  
 2 2021-04-17   2.5
 3 2021-04-18   2  
 4 2021-04-19  NA  
 5 2021-04-20  NA  
 6 2021-04-21   6.5
 7 2021-04-22   1  
 8 2021-04-23   9  
 9 2021-04-24   3  
10 2021-04-25   8  
11 2021-04-26   4  
12 2021-04-27   7  
13 2021-04-28  NA  
14 2021-04-29  NA  
15 2021-04-30  NA  
16 2021-05-01   1  
17 2021-05-02   5  
18 2021-05-03   3  
19 2021-05-04   6  
20 2021-05-05   7  

我首先需要一个索引，它可以帮助我更详细地解释我的请求： df$index<-c(1,1,1,NA,NA,2,2,2,3,3,3,4,NA,NA,NA,4,4,5,5,5)

我希望每 3 行不是NA 进行分组。为此，创建了index-列。然后我想计算该组最后一行中 3 个分组值的总和：

df$cumsum<-c(NA,NA,5.5,NA,NA,NA,NA,16.5,NA,NA,15,NA,NA,NA,NA,NA,13,NA,NA,16)

我的最终数据框应如下所示：

# A tibble: 20 x 4
   date       value index cumsum
   <date>     <dbl> <dbl>  <dbl>
 1 2021-04-16   1       1   NA  
 2 2021-04-17   2.5     1   NA  
 3 2021-04-18   2       1    5.5
 4 2021-04-19  NA      NA   NA  
 5 2021-04-20  NA      NA   NA  
 6 2021-04-21   6.5     2   NA  
 7 2021-04-22   1       2   NA  
 8 2021-04-23   9       2   16.5
 9 2021-04-24   3       3   NA  
10 2021-04-25   8       3   NA  
11 2021-04-26   4       3   15  
12 2021-04-27   7       4   NA  
13 2021-04-28  NA      NA   NA  
14 2021-04-29  NA      NA   NA  
15 2021-04-30  NA      NA   NA  
16 2021-05-01   1       4   NA  
17 2021-05-02   5       4   13  
18 2021-05-03   3       5   NA  
19 2021-05-04   6       5   NA  
20 2021-05-05   7       5   16  

有人可以帮我解决问题吗？

非常感谢！

Answer 1

• 删除NA 值
• 创建 3 行组
• 将value 的sum 放在每组的最后一行。
• 加入原始数据框以取回所有行。
• arrangedate的数据。

library(dplyr)

df %>%
  filter(!is.na(value)) %>%
  group_by(index = ceiling(row_number()/3)) %>%
  mutate(cumsum = ifelse(row_number() == n(), sum(value), NA)) %>%
  ungroup %>%
  right_join(df, by = c("date", "value")) %>%
  arrange(date)


#   date       value index cumsum
#   <date>     <dbl> <dbl>  <dbl>
# 1 2021-04-16   1       1   NA  
# 2 2021-04-17   2.5     1   NA  
# 3 2021-04-18   2       1    5.5
# 4 2021-04-19  NA      NA   NA  
# 5 2021-04-20  NA      NA   NA  
# 6 2021-04-21   6.5     2   NA  
# 7 2021-04-22   1       2   NA  
# 8 2021-04-23   9       2   16.5
# 9 2021-04-24   3       3   NA  
#10 2021-04-25   8       3   NA  
#11 2021-04-26   4       3   15  
#12 2021-04-27   7       4   NA  
#13 2021-04-28  NA      NA   NA  
#14 2021-04-29  NA      NA   NA  
#15 2021-04-30  NA      NA   NA  
#16 2021-05-01   1       4   NA  
#17 2021-05-02   5       4   13  
#18 2021-05-03   3       5   NA  
#19 2021-05-04   6       5   NA  
#20 2021-05-05   7       5   16