计算条件累积和

【问题标题】：Calculate conditional cumulative sum计算条件累积和
【发布时间】：2019-01-21 01:06:25
【问题描述】：

我有以下数据框：

N=seq(1:18)
Pre=c(0.5, 0.4, 0.7, 0.9, 0.6, 0.3, 0.7, 0.8, 0.6, 0.5, 0.4, 0.7, 0.9, 0.6, 0.3, 0.7, 0.8, 0.6)
df1=data.frame(N, Pre)

E=c(3.1, 2.9, 4.4)
Category=c(22,35,36)
df2=data.frame(E, Category)

我想在 df1 中创建两个新列（cumsum 和 category）

cumsum 列中的值将累积，直到该值等于或小于 df2$E 的值，当它大于时，cumsum 将重新开始。在category 列中，值将是 22,35 或 36 等。

结果是

这是一个简短的示例，我需要使用非常大的数据框来执行此操作。

【问题讨论】：

标签： r dataframe

【解决方案1】：

要获得Category 列，我们可以cut cumsum 的值Pre 并将breaks 定义为E 的cumsum 从df2 和labels 分别为@987654333 .现在，我们可以使用这个Category 值作为分组变量，并使用ave 在每个组中取cumsum 的Pre 值。

df1$Category <- cut(cumsum(df1$Pre), breaks = c(0, cumsum(df2$E)), 
                                    labels = df2$Category)

df1$Cumsum <- ave(df1$Pre, df1$Category, FUN = cumsum)


df1
#    N Pre Category Cumsum
#1   1 0.5       22    0.5
#2   2 0.4       22    0.9
#3   3 0.7       22    1.6
#4   4 0.9       22    2.5
#5   5 0.6       22    3.1
#6   6 0.3       35    0.3
#7   7 0.7       35    1.0
#8   8 0.8       35    1.8
#9   9 0.6       35    2.4
#10 10 0.5       35    2.9
#11 11 0.4       36    0.4
#12 12 0.7       36    1.1
#13 13 0.9       36    2.0
#14 14 0.6       36    2.6
#15 15 0.3       36    2.9
#16 16 0.7       36    3.6
#17 17 0.8       36    4.4
#18 18 0.6     <NA>    0.6

【讨论】：